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《中国农业科学院》 2010年
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基于地统计学方法和Scorpan模型的土壤有机质空间模拟研究

李志斌  
【摘要】: 土壤有机质是植物养分的主要来源,也是地球碳库中参与全球碳循环的一个重要组成部分。准确地估计土壤有机质空间变异性对于土壤质量评价和固碳潜力评估很重要,这对于农业管理和环境研究具有重要意义。土壤有机质具有空间变异性,它受土壤自身差异、地形和植被等的影响。近年来采用空间辅助信息来提高土壤属性预测的精度已成为计量土壤学的热点,而把遥感数据、地形数据等环境因素加入到土壤属性空间模拟中更是研究的一个发展方向。尽管借助辅助数据对于土壤有机质的空间变异性研究已有若干,但多是对于地形平坦的区域,而对于在区域尺度上地形较为复杂的土壤属性的空间分布特征的研究不多见,而对遥感数据和地形数据及其衍生数据进行数据挖掘,获取更多辅助信息从而提高对土壤属性模拟精度,也正是目前数字土壤研究的重点。因此本文结合3S技术,分别采用不同分辨率的DEM和较高分辨率的多光谱遥感影像,提取相关地形因子与遥感指数,分析土壤有机质与这些环境因子之间的关系,并选取协同克里金、回归克里金进行土壤有机质空间分布模拟,并与普通克里金进行比较研究,以寻求提高土壤属性空间变异预测精度的方法。 论文先就DEM对土壤有机质空间模拟的影响进行了分析。选取分辨率为30m和90m的DEM,借助GIS生成坡度、坡向、地形湿度指数等衍生属性。然后提取采样点对应的地形属性值,并分析其与土壤有机质之间的相关性。经过分析发现地形湿度指数与有机质之间具有最高的相关系数,而采用多流向算法得到的地形湿度指数与有机质的相关性比采用单流向算法得到的地形湿度指数与有机质的相关性强。在此基础上,论文将基于不同算法的地形湿度指数分别作为辅助数据在回归克里金和协同克里金方法中加以应用,对研究区域的土壤有机质进行空间模拟,并将模拟结果与采用普通克里金方法得到结果进行对比研究。 本文还分析了TM影像对土壤有机质空间模拟的影响研究。论文首先选取了研究区域2006年8月19日的TM影像,经过辐射校正、大气校正、投影转换后,进行穗帽变换,并提取植被指数。然后提取采样点对应的遥感信息,分析其与有机质含量之间的相关性。通过分析发现波段5反射率与有机质之间具有较强的相关性。论文采用协同克里金方法,以波段5反射率为辅助信息,模拟研究区土壤有机质空间分布,并采用验证数据集进行精度验证,最后与普通克里金的结果进行比较。 本文的主要结论如下:(1)地形湿度指数与有机质之间具有较强的相关性,而地形湿度指数与有机质之间的相关性因DEM分辨率不同而不同,基于较高精度的DEM生成的辅助信息对提高预测精度效果明显。(2)当辅助变量与土壤属性之间相关性不强时,协同克里金的效果要比回归克里金效果要好。(3)以TM影像的波段信息,反映了地表植被的生长状况,在一定程度上能够间接地反映了土壤有机质状况。(4)以遥感信息为辅助变量的协同克里金方法对区域土壤有机质空间模拟效果要好于普通克里金,表明遥感数据作为辅助变量能够提高土壤有机质预测精度和可靠性。 本文的主要创新点:(1)基于单流向算法和多流向算法的地形湿度指数在不同克里金插值方法中应用对土壤有机质空间模拟精度的影响研究对计量土壤学具有一定的理论价值。(2)在较大尺度上采用不同的栅格大小的DEM如何影响其对土壤特性的预测还并没有定论,而研究不同栅格单元的大小对土壤属性预测的影响的研究尚不多见。因此本文的研究对于土壤空间变异理论研究提供了案例,对丰富土壤空间变异理论具有一定意义。(3)借助影像分析NDVI从而间接反映出较大区域上土壤有机质空间分布特征。该研究是在较大尺度上一次方法的探索,对于土壤属性空间变异研究具有一定的理论指导。
【学位授予单位】:中国农业科学院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:S153.62

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