節(jié)水改造后河套灌區(qū)沈烏灌域土壤鹽分時空變化規(guī)律研究
發(fā)布時間:2024-10-04 20:15
以水權(quán)轉(zhuǎn)換重要試點——河套灌區(qū)上游沈烏灌域為研究區(qū)域,針對引黃水量減少,秋澆水量隨之減少,渠系防滲作用增強的節(jié)水改造背景下,土壤鹽分重分布和土地利用類型變化的問題,結(jié)合3S技術(shù),探明區(qū)域空間和時間尺度上土壤鹽漬化分布情況及其變化規(guī)律,掌握不同土地利用類型下土壤鹽分變化差異,針對灌域土壤鹽漬化狀況進行更為詳細地評估和預測。不僅對河套灌區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義,也可為灌區(qū)及周邊區(qū)域水資源管理、續(xù)建配套與節(jié)水改造以及土壤鹽漬化防治提供一定的科學依據(jù)。本文采用區(qū)域土壤信息定點監(jiān)測,結(jié)合經(jīng)典統(tǒng)計學、空間插值、緩沖區(qū)分析和空間自相關(guān)分析方法,研究節(jié)水改造后灌域土壤鹽分空間變異、時空分布規(guī)律及不同改造年限區(qū)域土壤鹽分變化差異;贑ART決策樹方法解譯灌域土地利用類型,進一步摸清土地利用類型變化情況下土壤鹽分時空變化規(guī)律并量化不同地類儲鹽程度。利用遙感大規(guī)模監(jiān)測的有效手段,將高光譜與Landsat 8 OLI多光譜數(shù)據(jù)結(jié)合,構(gòu)建土壤鹽分反演模型,應用CA-Markov模型對灌域土壤鹽漬化區(qū)域穩(wěn)定性和分布特征進行評估和預測。通過研究得到以下結(jié)論:(1)節(jié)水改造后,年際間年均土壤含鹽量耕層下降10.6...
【文章頁數(shù)】:141 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 引言
1.1 選題背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 土壤鹽分時空變化特征研究進展
1.2.2 土地利用變化下土壤鹽漬化分布特征研究進展
1.2.3 基于遙感構(gòu)建土壤鹽分反演與預測研究進展
1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 研究目標與內(nèi)容
1.3.2 研究技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況
2.1 地理位置
2.2 氣候水文條件
2.3 地下水埋深及水質(zhì)
2.4 土壤質(zhì)地
2.5 種植結(jié)構(gòu)
2.6 土壤鹽分組成
2.7 工程實施規(guī)模
3 節(jié)水改造后土壤鹽分時空分布規(guī)律研究
3.1 材料與方法
3.1.1 樣本采集與測定
3.1.2 研究方法
3.1.3 數(shù)據(jù)處理
3.2 結(jié)果與分析
3.2.1 節(jié)水改造后年際土壤鹽分時空變化規(guī)律
3.2.2 節(jié)水改造后年內(nèi)土壤鹽分時空變化規(guī)律
3.2.3 節(jié)水改造后典型時期土壤鹽分時空變化規(guī)律
3.2.4 不同節(jié)水改造年限區(qū)域土壤鹽分變化差異
3.3 小結(jié)
4 不同土地利用類型下土壤鹽分時空分布規(guī)律研究
4.1 材料與方法
4.1.1 樣本采集與測定
4.1.2 基于CART決策樹監(jiān)督分類土地利用類型
4.1.3 不同土地利用類型土壤儲鹽量計算
4.1.4 數(shù)據(jù)處理
4.2 結(jié)果與分析
4.2.1 基于CART決策樹監(jiān)督分類精度評價
4.2.2 3年間沈烏灌域土地利用類型變化規(guī)律
4.2.3 不同土地利用類型土壤鹽分基本特征
4.2.4 不同土地利用類型下不同鹽漬化面積及比例變化分析
4.2.5 不同土地利用類型土壤鹽分儲鹽量變化分析
4.3 小結(jié)
5 基于遙感構(gòu)建土壤鹽分反演模型研究
5.1 材料與方法
5.1.1 樣本采集與測定
5.1.2 研究方法
5.1.3 數(shù)據(jù)處理
5.2 結(jié)果與分析
5.2.1 鹽漬化土壤光譜特征分析
5.2.2 基于光譜數(shù)據(jù)變換構(gòu)建土壤鹽分估算模型
5.2.3 基于光譜指數(shù)構(gòu)建土壤鹽分估算模型
5.2.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建土壤鹽分估算模型
5.2.5 高光譜數(shù)據(jù)與Landsat 8 OLI多光譜數(shù)據(jù)波段反射率相關(guān)性分析
5.2.6 不同特征波段變換形式構(gòu)建土壤鹽分反演模型
5.2.7 基于特征光譜指數(shù)構(gòu)建土壤鹽分反演模型
5.2.8 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建土壤鹽分反演模型
5.2.9 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡土壤鹽分反演模型的應用
5.3 小結(jié)
6 基于CA-Markov模型土壤鹽分的評估和預測
6.1 材料與方法
6.1.1 遙感數(shù)據(jù)
6.1.2 非遙感數(shù)據(jù)
6.1.3 研究方法
6.1.4 數(shù)據(jù)處理
6.2 結(jié)果與分析
6.2.1 土壤鹽分相關(guān)驅(qū)動因子分析
6.2.2 模擬精度檢驗
6.2.3 2028年沈烏灌域土壤鹽漬化預測結(jié)果
6.2.4 不同鹽漬化類型土壤的概率轉(zhuǎn)移矩陣
6.2.5 土壤鹽漬化時空變化分析
6.3 小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7.1 主要結(jié)論
7.2 創(chuàng)新點
7.3 展望
致謝
參考文獻
作者簡介
本文編號:4007102
【文章頁數(shù)】:141 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 引言
1.1 選題背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 土壤鹽分時空變化特征研究進展
1.2.2 土地利用變化下土壤鹽漬化分布特征研究進展
1.2.3 基于遙感構(gòu)建土壤鹽分反演與預測研究進展
1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 研究目標與內(nèi)容
1.3.2 研究技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況
2.1 地理位置
2.2 氣候水文條件
2.3 地下水埋深及水質(zhì)
2.4 土壤質(zhì)地
2.5 種植結(jié)構(gòu)
2.6 土壤鹽分組成
2.7 工程實施規(guī)模
3 節(jié)水改造后土壤鹽分時空分布規(guī)律研究
3.1 材料與方法
3.1.1 樣本采集與測定
3.1.2 研究方法
3.1.3 數(shù)據(jù)處理
3.2 結(jié)果與分析
3.2.1 節(jié)水改造后年際土壤鹽分時空變化規(guī)律
3.2.2 節(jié)水改造后年內(nèi)土壤鹽分時空變化規(guī)律
3.2.3 節(jié)水改造后典型時期土壤鹽分時空變化規(guī)律
3.2.4 不同節(jié)水改造年限區(qū)域土壤鹽分變化差異
3.3 小結(jié)
4 不同土地利用類型下土壤鹽分時空分布規(guī)律研究
4.1 材料與方法
4.1.1 樣本采集與測定
4.1.2 基于CART決策樹監(jiān)督分類土地利用類型
4.1.3 不同土地利用類型土壤儲鹽量計算
4.1.4 數(shù)據(jù)處理
4.2 結(jié)果與分析
4.2.1 基于CART決策樹監(jiān)督分類精度評價
4.2.2 3年間沈烏灌域土地利用類型變化規(guī)律
4.2.3 不同土地利用類型土壤鹽分基本特征
4.2.4 不同土地利用類型下不同鹽漬化面積及比例變化分析
4.2.5 不同土地利用類型土壤鹽分儲鹽量變化分析
4.3 小結(jié)
5 基于遙感構(gòu)建土壤鹽分反演模型研究
5.1 材料與方法
5.1.1 樣本采集與測定
5.1.2 研究方法
5.1.3 數(shù)據(jù)處理
5.2 結(jié)果與分析
5.2.1 鹽漬化土壤光譜特征分析
5.2.2 基于光譜數(shù)據(jù)變換構(gòu)建土壤鹽分估算模型
5.2.3 基于光譜指數(shù)構(gòu)建土壤鹽分估算模型
5.2.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建土壤鹽分估算模型
5.2.5 高光譜數(shù)據(jù)與Landsat 8 OLI多光譜數(shù)據(jù)波段反射率相關(guān)性分析
5.2.6 不同特征波段變換形式構(gòu)建土壤鹽分反演模型
5.2.7 基于特征光譜指數(shù)構(gòu)建土壤鹽分反演模型
5.2.8 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建土壤鹽分反演模型
5.2.9 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡土壤鹽分反演模型的應用
5.3 小結(jié)
6 基于CA-Markov模型土壤鹽分的評估和預測
6.1 材料與方法
6.1.1 遙感數(shù)據(jù)
6.1.2 非遙感數(shù)據(jù)
6.1.3 研究方法
6.1.4 數(shù)據(jù)處理
6.2 結(jié)果與分析
6.2.1 土壤鹽分相關(guān)驅(qū)動因子分析
6.2.2 模擬精度檢驗
6.2.3 2028年沈烏灌域土壤鹽漬化預測結(jié)果
6.2.4 不同鹽漬化類型土壤的概率轉(zhuǎn)移矩陣
6.2.5 土壤鹽漬化時空變化分析
6.3 小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7.1 主要結(jié)論
7.2 創(chuàng)新點
7.3 展望
致謝
參考文獻
作者簡介
本文編號:4007102
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