检索结果-南通市图书馆

地理研究 2021年第3期40卷 643-656页

作者：张兆彤李源刘国宏朱倩倩许咏梅中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 新疆农科院土壤肥料与农业节水研究所乌鲁木齐830091

土壤有机质在提高土壤肥力和作物生产力方面发挥重要作用,研究其空间变异性可为精准施肥以及可持续的土地利用和管理提供科学依据。本文以新疆昌吉州为研究区,基于多重分形方法,使用第二次土壤普查(1980年前后)、2010年和2018年共3期土... 详细信息

土壤有机质在提高土壤肥力和作物生产力方面发挥重要作用,研究其空间变异性可为精准施肥以及可持续的土地利用和管理提供科学依据。本文以新疆昌吉州为研究区,基于多重分形方法,使用第二次土壤普查(1980年前后)、2010年和2018年共3期土壤有机质数据,计算多重分形参数来探究土壤有机质空间变异的动态。结果表明:①第二次土壤普查—2018年期间,昌吉州土壤有机质含量呈增加趋势。②第二次土壤普查—2018年期间,昌吉州土壤有机质的空间分布总体上具有非均匀的多重分形特征,土壤有机质值域范围逐渐变窄,空间分布变异性降低,趋于均一化。其中阜康市、吉木萨尔县和木垒哈萨克自治县的有机质变异程度在2010—2018年略有上升。③2018年,昌吉州土壤有机质在空间上自西向东值域分布范围逐渐变宽,变异程度增加,内部差异变大,趋向于非均匀化。④三个时期昌吉州土壤有机质数值中均是低值数据分布概率较大,其变异程度高于高值数据,仅阜康市和木垒哈萨克自治县在2018年由高值数据占主导地位。长时间的耕作经营使得土壤有机质含量有所提高,空间分布逐渐趋向均一化,但仍存在部分区域有机质较高,部分区域较低的情况。分区管理措施可以有效提高区域的整体肥力水平,应在阜康市、吉木萨尔县和木垒哈萨克自治县等有机质变异程度较高的区域继续推进精准施肥,改进灌溉和耕作措施以降低土壤有机质空间变异性。

关键词：耕地土壤有机质空间变异新疆昌吉州多重分形

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基于MODIS影像的松嫩平原北部耕地土壤有机质时空动态研究

基于MODIS影像的松嫩平原北部耕地土壤有机质时空动态研究

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作者：张美薇东北农业大学

学位级别：硕士

土地,作为陆地碳循环系统的重要组成部分,是人类进行生产生活的载体。土地质量的优良与人类社会的存续息息相关。我国是农业生产大国,有限的耕地资源是农业生产的基础与来源。松嫩平原北部,作为我国基本的农作物种植和生产基地,特别是... 详细信息

土地,作为陆地碳循环系统的重要组成部分,是人类进行生产生活的载体。土地质量的优良与人类社会的存续息息相关。我国是农业生产大国,有限的耕地资源是农业生产的基础与来源。松嫩平原北部,作为我国基本的农作物种植和生产基地,特别是还含括着宝贵的黑土地资源,对维持国家粮食安全和促进国民经济的发展尤为重要。然而,随着耕地资源不断地开发利用,各种自然和人为因素的综合作用造成了耕地水土流失、土壤盐碱化和沙化等一系列农业生态问题。因此,为了深入了解耕地土壤肥力水平,以采取合理的农业管理措施和构建和谐的区域生态环境,对松嫩平原北部耕地质量进行动态监测与评价,及时、准确地揭示耕地土壤养分含量的空间分布特征和时空动态变化趋势,是开展关于土壤养分属性研究的重要部分。土壤有机质(soil organic matter,SOM),是土壤养分的根本体现,其含量的高低直接影响着土壤肥力状况和粮食产量,同时也是进行耕地质量评价的基础指标。传统的SOM含量时空分析方法,需要收集大量密集的土壤样本实测数据,以确保一个合理的反演精度。这在很大程度上限制了土壤属性反演模型精度的提升,以及进行耕地质量评价的空间范围尺度。然而,随着先进的遥感技术和高性能的算法模型的发展与应用,为运用卫星遥感影像进行SOM含量的时空动态反演研究创造了新的契机。由于遥感影像具有低成本、易更新和大范围覆盖成像的特点,从而避免了传统方法耗时、耗力和成本高的缺点。同时,运用机器学习算法可以显著地提升SOM遥感反演模型的精度。因此,利用长时间序列遥感影像结合机器学习算法,可以快速、准确地实现SOM含量的时空动态遥感反演研究,揭示耕地质量的长期动态变化趋势,为及时了解和掌握我国耕地质量状况提供了更大的可能性。本研究利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台强大的影像存储和云计算功能,获取裸土时期长时间序列MODIS影像作为遥感数据源,提取并构建分位数形式的时间光谱特征作为SOM时空反演模型的输入量,运用随机森林(Random Forest,RF)和分类回归树(Classification and regression tree,CART)两种机器学习算法构建和筛选区域SOM最优时空反演模型,进而反演松嫩平原北部2001-2018年期间耕地SOM含量的空间分布。最终,揭示研究区及其含括的黑土区域耕地SOM含量的时空分布特征和动态变化趋势。研究结果表明:(1)RF算法的反演精度要优于CART算法。RF模型获得了较高的决定系数(R=0.65)、较小的均方根误差(RMSE=0.75%)和平均绝对误差(MAE=0.59%)值,而CART模型获得了较低的反演精度(R=0.52,RMSE=0.80%,MAE=0.63%)。相比于CART模型,RF模型使SOM反演精度相对(RI)提高6.25%,并筛选为最优SOM时空反演模型。(2)运用分位数形式的时间光谱特征,使反演模型获得了较高的精度,是构建SOM时空反演模型输入量的良好选择。具有时间光谱特征的遥感波段反射率、经验光谱指数(R)和归一化水体指数(NDWI)是裸土时期SOM遥感反演模型的关键输入量。(3)利用RF算法最优时空反演模型获取的松嫩平原北部耕地SOM含量空间分布图,准确地揭示了SOM含量的空间分布格局。SOM含量从东北到西南呈递减趋势。(4)研究区东北部的黑土区域耕地SOM含量呈下降趋势,而中部及与其相连的南部和西北部地区耕地SOM含量呈上升趋势。(5)研究区耕地SOM含量的平均值总体上呈现出略微增加趋势,最大变化值为0.09%,增长率为0.16%/年。施肥量和玉米种植面积的增加对SOM含量的提升起到了促进作用。(6)黑土区域耕地SOM含量的平均值总体上呈现出下降趋势,最大变化值为-0.08%,下降率为-0.11%/年。水土流失是造成黑土区域耕地土壤质量退化的主要原因。本研究揭示了松嫩平原北部及其含括的黑土区域耕地SOM含量的时空分布特征和动态变化趋势。研究结果可为土壤理化性质时空动态反演研究提供相应的理论基础,并为开展精准区域耕地质量评价等相关工作提供技术支持,也可为深入开展松嫩平原耕地保护和黑土地退化研究提供可靠的数据参考。因此,本研究在促进加强松嫩平原土壤生态保护、建立和实施合理的农业管理措施,以及评估土壤碳库等方面具有重要的现实意义。

关键词：耕地土壤有机质松嫩平原北部时空动态变化 MODIS影像 Google Earth Engine

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桓仁县耕地土壤有机质状况及提升途径

引用

现代农业科技 2014年第11期 252-253页

作者：于海军辽宁省桓仁县农业技术推广中心辽宁桓仁117200

结合桓仁县近25年的土壤有机质分布及变化情况,对土壤有机质含量降低的原因进行分析,并总结了通过实施土壤有机质提升补贴项目对土壤有机质含量的提升效果,并探索其他提高桓仁县土壤肥力的方法,以保证桓仁县种植业健康可持续发展。

关键词：耕地土壤有机质现状提升途径辽宁桓仁

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