基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演

机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量（SMC）是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子（P<0.05）作为反演因子,并设计三组因子组合。这三组因子组合分别与随机森林、支持向量回归、BP神经网络三种机器学习方法结合,发现基于随机森林结合所有因子的方案,其SMC反演精度最高,该组合均方根误差RMSE为0.039 m³/m³,将该方案被用于反演2017年生长季锡尔河流域中下游平原区农田SMC。结果表明：从上部至下部SMC总体呈逐渐增加的态势,但存在显著时空差异,春季和秋季SMC较高而夏季较低。SMC差异主要由土壤质地、热量条件和地表植被状况差异引起。春季平原区下部农田SMC要高于上部,SMC的主控因子是土壤质地和地表植被状况;在夏季,土壤水分的主控因子是热量条件,农田灌溉弥补了热量条件差异对土壤水分的影响,导致空间上平原上部和下部土壤SMC空间差异不显著;秋季SMC的主控因子植被状况抵消地表温度和土壤质地差异对SMC的影响,使得秋季SMC空间差异不显著。本文采用的研究方法在一定程度上克服了因考虑SMC影响因子不足而获取更高SMC精度的限制。     

巴尔喀什湖流域水化学和同位素空间分布及环境特征

巴尔喀什湖位于哈萨克斯坦境内,是世界上最大的湖泊之一.伊犁河是巴尔喀什湖的主要补给河流,也是中哈两国重要的跨境河流.通过数理统计、Piper三线图、Gibbs模型和主成分分析(PCA)等方法,对巴尔喀什湖流域不同水体的化学参数和氢氧稳定同位素(δD和δ~(18)O)进行分析,初步研究了该区域水化学类型和同位素空间分布特征,探讨了其形成原因和环境意义.结果表明,不同水体的水化学类型不同,湖泊水体的主要化学类型为SO_4-Na和Cl-Na,入湖河流的水化学类型为HCO_3-Ca型,其中伊犁河水化学类型从上游到下游由重碳酸盐型过渡到硫酸化物型、氯化物型; Gibbs图显示湖泊水体离子组成位于蒸发作用区,河流水体离子组成位于蒸发作用和岩石风化作用之间,伊犁河从上游到下游向蒸发控制带偏移,反映了上游河水受降水、冰雪融水的补给影响较大,而下游水体受蒸发作用影响较大;此外,PCA分析指示人类活动对湖泊、伊犁河中下游和其他入湖河流水化学的影响.湖泊和河流水体的氢氧同位素组成变化差异较大,湖泊水体氢氧同位素偏正,位于全球大气降水线和哈萨克斯坦地区蒸发线之间,氘盈余小于全球降水线,反映了较强的蒸发作用导致湖水同位素富集;河流水体的氢氧同位素位于全球降水线附近,河流水体的氢氧同位素关系方程的斜率(伊犁河:5. 7,其他入湖河流:3. 1)均低于全球降水线(8),表明降水和蒸发过程影响河流水体同位素组成.湖泊水体化学参数和同位素显著相关,尤其是东部水体,表明强烈的蒸发作用同时导致水体同位素的富集和水化学离子的浓缩.