基于微分变换的湿地植物高光谱全氮反演

叶片全氮含量是监测和诊断湿地植物生理状况及生长趋势的重要指标,利用高光谱技术监测湿地植物氮含量,对于理解湿地生态系统氮循环具有重要意义.为探究湿地植物叶片全氮含量遥感光谱的估算方法,以云南省大理西湖湿地公园优势植物芦苇（Phragmites australis）和茭草（Zizania caduciflora）全氮含量为研究对象,对叶片光谱数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型、多变量模型（偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型）,并利用决定系数（r²）和均方根误差（RMSE）对模型精度进行检验.结果表明:（1）不同形式的光谱变换增强了植物全氮含量与光谱变量的细节特征,二者的短波红外波段相关性强于可见光近红外波段.芦苇二阶微分（R"）反射率与全氮含量在1682 nm处相关性最强,相关系数为0.70;茭草平方根二阶微分[(R^1/2)"]反射率与全氮含量在1 190 nm处相关性最强,相关系数高达-0.80.（2）不同植物类型相比,利用茭草的变换光谱反射率建立的单变量和偏最小二乘回归模型建模精度都高于芦苇.（3）不同回归模型相比,BP神经...     

基于遥感与随机森林算法的陕西省土壤有机质空间预测

遥感数据作为反映土壤组成结构及植被生长状况的数据源,借助辅助环境因子的土壤属性预测在数字土壤制图中日益受到重视。论文运用随机森林（Random Forest,RF）算法,基于AWIFS（分辨率56 m）和MODIS（分辨率250 m）遥感数据及501个实测样点数据对陕西省土壤有机质空间分布状况进行预测,并对预测精度进行估算。结果表明陕西省土壤有机质含量以南部的秦岭山地区和大巴山区为最高,土壤有机质含量大于25 g·kg^-1,黄土高原南部处于中等水平,大部分在16~25 g·kg^-1之间,关中平原和汉中低山丘陵区含量偏低,大部分在13~25 g·kg^-1,而黄土高原北部和风沙滩区含量大部分低于10 g·kg^-1。基于AWIFS影像的预测效果要优于MODIS影像,成像日期对有机质预测的影响不大。基于RF模型的土壤有机质预测精度在设定的不同抽样百分比条件下,独立验证数据集的平均误差大部分不超过3 g·kg^-1,预测值与实测值的相关系数在0.7以上。高程是影响土壤有机质预测的最重要因子,当影像的分辨率降低时,样点分布的地理经纬度和坡度对土壤有机质预测的影响上升,植被因子的影响程度下降。     

不同施肥处理对红壤丘陵区水稻土养分状况的影响

研究依托千烟洲生态站,利用1998年建立的红壤稻田长期定位施肥试验,研究不同施肥处理对水稻土土壤碳及养分的影响。结果表明:①施用有机肥有利于提高土壤碳、 氮、 磷含量,土壤总有机碳(SOC)含量达到16.8 g·kg^-1,全氮(TN)含量达到1.5 g·kg^-1,速效氮(AN)含量达到153.8 mg·kg^-1,速效磷(AP)含量达到43.3 mg·kg^-1,而土壤速效钾(AK)含量仅达到23.0 mg·kg^-1,低于施用化肥的各个处理;②施用氮、 磷、 钾肥减缓了红壤水稻土酸化趋势,显著增加土壤AP(12.3~47.1 mg·kg^-1)、 AK(22.3~54.5 mg·kg^-1)含量;③秸秆还田可以提高稻田红壤SOC(10.8 g·kg^-1)、 TN(1.1 g·kg^-1)含量。因此,建议在红壤稻田施入适量有机肥,提倡秸秆还田,提高土壤碳含量,同时配合施用钾肥,满足作物对养分的需求;化肥、 有机肥施用量需要考虑其对水体氮、 磷污染的潜在风险。     

天山北麓土壤有机质高光谱特征分析

随着土壤遥感科学的快速发展,光谱技术及其相关理论分析在农业生产与生态规划领域得到了广泛的应用。通过对光谱反射率进行一阶微分与倒数对数形式的变换,选取相关系数较大的波段构建基于多元逐步回归与偏最小二乘法的反演模型,得到如下基本结论:土壤光谱的一阶微分的变化,显著提高了土壤有机质含量与光谱间的敏感性;在多元逐步回归分析中,反射率一阶微分的多元回归模型的稳定性及预测精度最好;在偏最小二乘法回归分析中,反射率倒数对数模型的决定系数达到了最高的0.962,而总均方根误差为最低的1.082,其模型的稳定性及预算精度优于其他模型;总体上,偏最小二乘法回归模型的稳定性及预测精度优于多元回归模型,能够进一步满足研究区土壤有机质含量估算的实际需求。     

基于连续小波变换、SHAP和XGBoost的土壤有机质含量高光谱反演

针对土壤有机质含量高光谱反演中存在的光谱有效信号薄弱和光谱信息冗余问题,提出结合连续小波变换、SHAP和XGBoost的土壤有机质含量高光谱反演框架.以北京市延庆区和房山区永久基本农田土壤为研究对象,首先,基于连续小波变换处理的土壤光谱反射率数据构建初始XGBoost模型;然后,利用SHAP方法分析模型中各波段的贡献度以筛选特征波段;最后,基于特征波段重新构建和优化XGBoost模型,实现土壤有机质含量高光谱反演.发现连续小波变换尺度为25时,利用SHAP方法选取的40个特征波段构建的XGBoost模型准确性最高,有机质含量反演值和实测值之间的R²为0.80,RMSE为3.60g·kg^-1;随着连续小波变换尺度的增大,R2呈现先升高后降低的趋势,25尺度下的R2比21尺度的高0.37;SHAP方法选取的特征波段比Pearson相关分析法少682个,RMSE低0.69 g·kg^-1;XGBoost模型的R2分别比随机森林和支持向量机模型高4%和8%.验证了结合连续小波变换、SHAP和XGBoost在土壤有机质含量高光谱反演...     

GF-5高光谱遥感影像的土壤有机质含量反演估算研究

本文基于高光谱遥感影像对土壤有机质含量进行反演估算,以哈尔滨与兴安盟交界处的平原地表土壤为试验对象.首先,基于辐射和几何校正等预处理的高分五号（GF-5）高光谱遥感影像,依据五点采样法采集影像覆盖范围的地表土壤样本共100组,在实验室内进行理化分析等一系列处理获取样本土壤有机质含量数据.然后,运用偏最小二乘法建立高光谱影像土壤沙化指数、土壤退化指数、归一化亮度指数和土壤盐分指数反演土壤有机质含量的估算模型.比较基于原始反射率数据、一节微分反射率数据和4种土壤指数构建的反演模型的预测精度,通过65%的建模样本和35%的预测样本验证表明,反演模型中基于土壤指数建立的反演模型的预测验证精度最高,预测集验证中ρ为0.816,RMSE为1.7287.并将该反演模型运用到高光谱影像的土壤有机质含量的反演估算,实际测量的SOM与影像反演SOM含量变化趋势一致,相关性达到80.023%以上,验证了模型的反演估算精度.     

多光谱数据定量反演土壤营养元素含量可行性分析

运用室内光谱模拟多光谱数据,采用回归分析方法建立土壤营养元素含量预测模型,并进行验证.首先,根据光谱响应函数将实验室光谱数据重采样至多光谱传感器（TM和 ASTER）波段;然后,分别利用多元逐步回归（SMLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法,建立建模土壤样本实测光谱以及模拟光谱（TM和ASTER）与土壤营养元素含量间的经验模型;最后,利用检验土壤样本进行模型精度验证.与实测光谱模型相比,模拟光谱模型对土壤营养元素含量的预测精度受光谱分辨率的影响并不大.模拟光谱模型对N、P、K元素含量预测精度最高分别为0.89、0.79和 0.67.土壤N、P、K元素含量SMLR模型的入选波段分别位于2 000～2 300　nm、1 650～1 800　nm和600～800　nm波长附近范围内; 土壤N、P、K元素含量PLSR模型的系数表明,近红外（NIR）波段对总氮和总磷元素含量比可见光（VIS）波段敏感,而VIS对K元素含量预测的贡献更大.利用多光谱数据进行土壤营养元素含量的估测具有理论上的可行性;由于不同元素对不同光谱波段的响应不同,在选择多光谱遥感数据时要充分考虑传感器的波段特征.     

基于现场光谱的黄河口湿地芦苇生物量估算模型研究

本文利用2014年春季黄河口湿地芦苇的现场光谱和生物量数据,以植被指数、光谱一阶导数及其导出量为特征参数,运用多种单变量回归模型,构建了基于现场光谱的芦苇生物量估算模型。结果表明:(1)总体上,特征参数与生物量的相关性由大到小排序为:植被指数 光谱一阶导数 光谱一阶导数导出量;(2)春季芦苇光谱在715~755 nm波段范围处的一阶导数与生物量显著相关。当构成植被指数的红光波段在722~751 nm范围内,近红外波段为765 nm或768 nm时,植被指数与生物量相关性最好;(3)S型模型和三次模型较其他单变量的估算模型结果好,所有估算模型中,修改型土壤调节植被指数MSAVI(modified soil adjusted vegetation index)的S型模型的估算结果最好,R2、MRE和RMSE分别为0.817、11.80%和0.085 kg/m2,且估算值总体上与实测值相当。     

黄土高原半干旱区土壤呼吸对土地利用变化的响应

明确土地利用方式变化条件下引起土壤呼吸差异性的因素,对预测黄土区退耕还草条件下土壤碳循环变化有重要意义。基于建立于1984 年的长期定位试验,于2011 年3 月至2012年12 月,利用Li-8100 系统(Li-COR,Lincoln,NE,USA)监测了退耕还草(苜蓿)处理和农田(冬小麦)土壤呼吸季节变化以及土壤表层(0~5 cm)温度和含水量,研究了土地利用变化下土壤呼吸变化特征及其与土壤温度、水分以及有机碳特性之间的关系。结果发现,退耕27 a 来(自1984年麦地转化为苜蓿地),土壤呼吸速率苜蓿地(3.55 μmol·m^-2·s^-1)达小麦地(1.36 μmol·m^-2·s^-1)的2.61 倍,累积呼吸量苜蓿地(981 g·m^-2)达小麦(357 g·m^-2)的2.75 倍。土壤呼吸温度敏感系数(Q₁₀)苜蓿地较小麦地2011 年提高24.5%,2012 年提高2.4%。苜蓿地SOC含量(10.5 g·kg^-1)较小麦地(6.5 g·kg^-1)提高61.5%,微生物量碳(204 mg·kg^-1)较小麦地(152 mg·kg^-1)提高34%,0~5 cm土壤水分含量同期高于小麦地,但二者土壤温度差异不显著。土壤水分、SOC、微生物量碳等是造成二者呼吸差异的因素。     

基于导数光谱的混浊河口水体叶绿素浓度反演

基于2004年5月和2006年8月于珠江口现场实测的遥感反射率光谱及叶绿素浓度数据,采用导数光谱技术,对高光谱在河口浑浊水体的叶绿素反演的应用进行了研究。结果表明,二阶导数光谱的特征波段较原始光谱、一阶导数光谱对浑浊水体的叶绿素含量更为敏感;当水体浊度变化范围为10～130 NTU,光谱分辨率为10 nm、中心波长为620 nm、670 nm及680 nm的二阶导数光谱与叶绿素浓度(1～50μg/L)呈显著相关(线性相关系数分别为0.75、0.85及0.7);基于670 nm处二阶导数光谱的简单线性模型对叶绿素浓度有较好的反演精度。该结果可为光学复杂水体的叶绿素高光谱遥感估算提供新的方法。     

生物质炭施用对土壤中氯虫苯甲酰胺吸附及消解行为的影响

分别在黑土、黄壤、红壤、紫色土和潮土中添加0.5%(质量分数)生物质炭,采用批处理等温吸附实验及室内消解实验测定了CAP的吸附等温线及消解动态,目的是揭示不同类型土壤中施用生物质炭对残留CAP的环境行为影响规律,为评估生物质炭田间施用综合生态效应,评价土壤残留CAP的环境污染风险提供理论依据.结果表明,生物质炭施用可提高土壤对CAP的吸附活性,但提高程度因土壤性质不同而异.有机质含量较高的黑土中添加生物质炭,吸附农药Kd值提高了2.17%,而有机质含量较低的潮土添加等量生物质炭后则提高了139.13%.生物质炭施入土壤后其对农药吸附活性受到不同程度抑制.与施入土壤前比较,生物质炭施入黑土、黄壤、红壤、紫色土和潮土中后吸附常数KF,biochar分别降低了96.94%、90.6%、91.31%、68.26%和34.59%.CAP在黑土、黄壤、红壤、紫色土和潮土中的消解半衰期为115.52、133.30、154.03、144.41和169.06 d,而在添加生物质炭的土壤中消解半衰期分别延长了20.39、35.76、38.51、79.19和119.75 d.与吸附实验结果一致,生物质炭施入黑土对延缓农药土壤消解作用最小,而潮土中施入生物质炭效果最明显.本研究表明生物质炭施入土壤后可增强对农药的吸附作用,延缓农药的土壤消解,但影响程度与土壤性质有关.     

泉州湾滨海退化湿地红树林恢复区土壤氮磷分布特征

对泉州湾滨海退化湿地红树林恢复区土壤总氮（TN）、总磷（TP）的分布特征进行了研究,结果表明:湿地修复后土壤TN、TP含量均高于湿地修复前,但与未种植植被样地相比,湿地修复可能在整体上降低土壤中TN、TP含量,且对TN含量的降低程度更加明显。不同修复模式下TN、TP含量不同,说明修复模式会对土壤TN、TP分布特征产生不同的影响。相关性分析表明,在泉州湾滨海退化湿地红树林恢复区,pH对土壤TN、TP含量有影响,土壤中TN与TP相互影响。     

生物质炭对华北平原4种典型土壤N2O排放的影响

生物质炭作为一种新型的土壤改良剂,在降低土壤温室气体排放方面发挥着重要作用.为明确生物质炭对冬小麦苗期土壤N_2O排放的影响,以华北平原的4种典型土壤(水稻土、砂姜黑土、褐土和潮土)为研究对象,进行田间试验,设置了4个处理:对照(CK)、单施化肥(NPK)、单施生物质炭(BC)和化肥与生物质炭配施(NPK+BC).结果表明,单施化肥显著增加了4种土壤N_2O排放,与对照相比,水稻土、砂姜黑土、褐土和潮土N_2O排放分别增加了314%、116%、240%和282%.添加生物质炭对华北平原4种土壤N_2O排放影响存在差异,与CK相比,单施生物质炭水稻土、褐土N_2O排放显著增加了72. 4%和50. 9%,而砂姜黑土和潮土BC与CK处理无显著差异.与NPK相比,生物质炭与化肥配施显著降低了4种土壤N_2O排放.添加生物质炭提高了4种土壤pH,其中,初始pH最低的水稻土,受生物质炭影响较显著,施肥则降低了4种土壤pH.砂姜黑土、褐土和潮土施肥处理N_2O排放通量均与铵态氮含量呈显著正相关,水稻土和砂姜黑土单施生物质炭处理N_2O排放通量与硝态氮含量呈显著正相关.     

外源硝态氮对典型耕作土壤冻结过程N2O排放的影响

为明确外源硝态氮添加对典型耕作土壤冻结过程N₂O排放的影响,应用室内冰柜模拟土壤冻结过程,研究在室温-冻结过程中硝态氮添加(0、80、200和500 mg/kg)对3种典型耕作土壤(黑土、潮土和黄土)N₂O排放影响的特征. 结果表明:外源硝态氮的添加促进了黑土和潮土的N₂O排放,在200 mg/kg硝态氮添加处理下,黑土和潮土的N₂O排放通量比CK(对照)分别增加了849%和676%;但在添加高浓度(500 mg/kg)硝态氮时,黑土和潮土的N₂O排放通量分别比200 mg/kg处理降低39.3%和21.2%,表现为显著抑制. 随冻结过程的进行,黑土和潮土的N₂O排放通量均逐渐降低并接近零排放. 黄土N₂O排放通量在室温-冻结过程中变化范围很小,甚至出现负排放. 多因素方差分析结果表明,土壤类型显著影响N₂O累计排放量,而土壤pH和C/N是其中重要的影响因子. 根据室内培养试验结果,为减排N₂O,建议在深秋整地施肥时期尽量避免在潮土和黑土中施用硝态氮肥. 黄土的N₂O排放似乎对外源硝态氮的添加反应不明显,这有待在大田气候-植物-土壤综合条件下进一步验证.      

密云水库上游流域土壤有机碳和全氮密度影响因素研究

为揭示影响密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)密度的主要因子,采用野外采样、实验室分析和数理统计分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和黏粒含量)以及土地利用方式等因素对SOC和TN密度的影响.结果表明,密云水库上游流域森林、草地、农田这3种土地利用类型表层(0～20 cm)SOC密度分别为4.77、6.79和2.90 kg.m-2,TN密度分别为0.41、0.69和0.30kg.m-2,3种土地利用类型之间SOC和TN密度差异显著(P<0.05);土壤含水量、土地利用方式、坡度、土壤pH值和黏粒含量是影响SOC密度的主要因子,土地利用方式、土壤黏粒含量和含水量则是影响TN密度的主要因子;气候、地形、土壤理化性质等区域环境因子共同解释了SOC和TN密度变异性的63.6%和53.4%,而环境因子和土地利用方式对SOC和TN密度变异性的综合解释程度分别为67.6%和57.8%.土地利用对SOC和TN密度变异性的贡献相对于环境因子而言较小,因此,建立高空间分辨率的区域环境因子数据库将是精确估算区域土壤碳氮贮量的关键环节.     

MIL-101高效吸附测定土壤气中三氯乙烯及健康风险评估

为研究基于实测土壤气中ρ（三氯乙烯）计算风险值与Johnson-Ettinger联合Dual-Equilibrium Desorption（JE-DED）模型和J&E模型计算风险值的差异,在MIL-101、UIO-66、ZIF-8和MOF-801金属-有机骨架（MOFs）材料,球形活性炭、膨胀石墨碳吸附材料及HiSiv1000和HiSiv3000分子筛等3类8种吸附剂中筛选出吸附效率较高的MIL-101 MOF材料用以吸附并测定土壤气中ρ（三氯乙烯）,并将基于实测土壤气中ρ（三氯乙烯）计算的风险值与J&E模型和JE-DED模型计算的风险值进行比较.结果表明:①对于北京潮土和黑龙江黑土,J&E模型计算的风险值比基于实测土壤气中ρ（三氯乙烯）计算的风险值高2个数量级.②对于w（有机碳）较低的北京潮土,基于JE-DED模型计算的风险值比基于实测土壤气中ρ（三氯乙烯）计算的风险值高1个数量级,但比基于J&E模型计算的风险值低1个数量级,表明JE-DED模型预测结果更接近实际情况,但仍偏保守.③w（有机碳）较高的黑龙江黑土,JE-DED模型计算的风险值与基于实测土壤气中ρ（三氯乙烯）计算的风险值更接近,JE-DED模型可以比较准确地预测三氯乙烯的风险值.研究显示,采用土壤气中ρ（三氯乙烯）实测值和JE-DED模型进行风险评价在一定程度上可以避免J&E计算过于保守的问题,可以更加真实客观地反映场地污染程度而避免过度修复产生资源浪费.      

土地利用方式对洱海流域坝区土壤氮 磷 有机质含量的影响

为了解洱海流域土地利用对土壤养分的影响,调查研究了土地利用方式、种植模式,并研究了其对洱海流域坝区土壤w(TN)、w(TP)、w(OM)(OM为有机质)、w(olsen-P)(olsen-P为速效磷)和w(NO₃--N)的影响.结果表明:①流域坝区土壤中w(OM)、w(TN)较高,平均值为52.16和2.76 g/kg;w(olsen-P)较低,平均值为6.55 mg/kg.②对比农田、林地、裸地、园地4种土地利用方式,土壤中w(TN)、w(OM)、w(TP)、w(olsen-P)均呈农田>园地、林地>裸地的变化趋势.③种植模式对农田土壤养分影响有差异,水稻-大蒜模式下土壤的养分含量总体较高,w(TN)、w(OM)平均值分别为4.21、74.22 g/kg,是玉米-蚕豆模式的1.98、1.96倍;蔬菜模式土壤中w(NO₃--N)高达103.3 mg/kg,是水稻-蚕豆模式的37.29倍.④流域坝区农田土壤养分具有空间变异性,海东地区土壤中w(TP)和w(olsen-P)较高,分别为1.23 g/kg和11.48 mg/kg,是凤仪地区的2.16和2.15倍;上关-邓川地区w(TN)较高,为4.28 g/kg,是海东地区的1.63倍;w(OM)空间差异不明显(P>0.05).研究显示,流域坝区土壤氮、磷流失总量分别为686、241 t,主要贡献来自农田.      

离子强度和胡敏酸影响下不同土壤胶体稳定性研究

土壤胶体的稳定性对其携带污染物的能力产生重要影响,但离子强度和胡敏酸（HA）对不同土壤胶体稳定性的影响程度尚不明确.本实验通过土壤胶体沉降实验以及DLVO理论研究离子强度、HA对黑钙土、潮土和黄壤3种土壤胶体稳定性的影响.结果表明：即使在高离子强度背景下,黑钙土胶体和黄壤胶体因有机质和黏土矿物（黑钙土胶体：伊/蒙混合层;黄壤胶体：伊利石）较高,表面负电荷多、静电斥力大,故稳定性好;而潮土胶体的稳定性受离子强度影响明显,在低离子强度下,静电斥力占主导,稳定性达到最高.HA通过增加土壤胶体表面的负电荷,提高土壤胶体间静电斥力而增强其稳定性,且HA浓度越高土壤胶体的稳定性越强.不同粒径HA对土壤胶体稳定性的影响受pH值控制,相对于大粒径HA,酸性条件下,小粒径HA （F-HA）自身稳定性更强,同时也会自凝聚形成较大的团聚体来提高土壤胶体的稳定性;中、碱性条件下,F-HA产生的链状凸起结构较小,导致空间弹性斥力和渗透性斥力减弱,进而降低土壤胶体的稳定性.结果为明晰离子强度和HA对不同土壤胶体稳定性产生差异性影响提供数据支撑.     

苏州太湖湖滨土壤中营养盐的垂直分布特征

为了考察湿地建设对太湖湖滨环境的生态修复效应,作者在苏州太湖湖滨选取了4个经过湿地修复的土壤和2个未修复的湖滨土壤进行对照研究。对不同深度(0~10 cm,10~20 cm,20~40 cm,40~60 cm)土壤中的土壤有机质(SOM)、总氮(TN)和总磷(TP)等理化性质进行分析。苏州太湖湖滨湿地土壤的pH值主要为中性;湿地土壤中TN、TP和SOM含量随土壤深度增加而降低;已修复湿地土壤中TN、TP、SOM的含量低于未修复土壤;某水产养殖场附近土壤中TN、TP、SOM含量均明显高于其它采样点。太湖湖滨湿地的建设有效地净化了湖滨土壤,也显著美化了苏州太湖湖滨带的生态环境。     

长三角地区农田肥料总氮地表流失率和流失负荷估算

以长江三角洲为研究区域,利用2002年以来公开发表的文献中188组农田总氮(TN)地表径流试验样本,基于Bayesian递归回归树模型建立了长三角地区农田肥料部分(不包括土壤本底含量)总氮流失估算模型.同时,在ArcGIS平台上,估算了2008年长三角地区"三省一市"(上海、江苏、浙江与安徽)1 km×1 km农田肥料总氮地表流失率和流失负荷.结果表明:基于长三角地区化肥施用量、年降雨量、土地利用现状与水系等数据构建的长三角地区农田肥料TN地表流失率估算模型是有效的,模型校准和验证R2分别达到0.820和0.744,模拟结果相对可靠.长三角地区农田TN流失率具有显著的空间分异性,其中位值为3.36%(R50为3.09%~3.63%),主要影响因素为降雨量、土壤有机质含量、土壤粘粒比重、施N量等;相应地,2008年流失负荷为88.1 Gg·a-1(71.9~104.4 Gg·a-1,以N计).TN流失率较高的区域集中在淮河北部及江苏东部沿海区域,流失负荷贡献最大的市依次为盐城、徐州、阜阳、亳州,共占研究区域农田肥料TN流失负荷的41%.