發(fā)布時間：2020-06-24 13:17

【摘要】：本研究以黑河流域中游地區(qū)為研究區(qū)。由于該區(qū)空間尺度大,景觀條件復(fù)雜,致使區(qū)域內(nèi)成土環(huán)境的空間異質(zhì)性強、土壤的形成過程多種多樣,土壤屬性的精確模擬較為困難。此外,現(xiàn)有數(shù)字土壤制圖的研究普遍基于大批量密集性的采樣,往往需要大量的時間和經(jīng)費投入,因此,基于有限采樣點位的預(yù)測性土壤制圖研究具有重要意義。目前的數(shù)字土壤制圖研究中,不管空間預(yù)測模型還是深度函數(shù)模型的建立都缺少對土壤發(fā)生學(xué)知識的運用。運用土壤發(fā)生學(xué)知識不僅可以了解土壤的形成因素、發(fā)生過程、類型及其性質(zhì),而且可以提高土壤屬性的空間預(yù)測真實性和準確性。本論文首先假設(shè)土壤發(fā)生學(xué)知識可以用于提高土壤屬性空間預(yù)測的合理性和準確性。為了驗證該假設(shè),在黑河流域中游地區(qū)運用目的性采樣方法,采集了80個土壤剖面數(shù)據(jù)和43個土壤表層飽和導(dǎo)水率數(shù)據(jù),并結(jié)合12個環(huán)境變量,將土壤發(fā)生學(xué)知識與指數(shù)函數(shù)、增強回歸樹模型和環(huán)境相似度度量模型有機的結(jié)合起來,探討了區(qū)域內(nèi)土壤有機碳、飽和導(dǎo)水率和田間持水量的空間分布特征,其主要結(jié)果如下:(1)運用等面積樣條函數(shù)和分類指數(shù)函數(shù),對土壤有機碳和田間持水量進行了深度分布模擬。等面積樣條函數(shù)可以很好的模擬出黑河流域中游地區(qū)土壤有機碳的深度分布特點,基于區(qū)域內(nèi)土壤田間持水量采樣數(shù)據(jù)所建立的深度分布函數(shù),可以反映黑河流域中游地區(qū)1 m深土體內(nèi)的3種田間持水量的分布模式,即隨深度遞減型、隨深度遞增型和隨深度先遞減再遞增型。這兩種深度函數(shù)的模擬精度均較高,模擬R~2的均值分別為0.93和0.86。(2)將土壤形成過程知識與景觀劃分相結(jié)合,利用高斯混合模型將研究區(qū)內(nèi)復(fù)雜的景觀環(huán)境劃分為6個環(huán)境條件相對一致的 氣候-植被‖景觀單元。每個景觀單元表達為區(qū)域內(nèi)土壤飽和導(dǎo)水率分布類型與特征要素的組合集,基于景觀單元的數(shù)字土壤制圖方法可以提高模型預(yù)測的靈活性與真實性。(3)利用深度分布函數(shù)對土壤有機碳和田間持水量的三維分布進行模擬,并結(jié)合增強回歸樹模型對其三維空間進行預(yù)測制圖。這兩種方法可以較好地描述黑河流域中游地區(qū)的土壤有機碳和土壤田間持水量進行三維空間分布特征,土壤有機碳的MAE(mean absolute error)、RMSE(root mean of squared error)、R~2(Coefficient of Determination)和LCCC(lin’sconcordance correlation coefficient)范圍為0.40-0.85 kg m~(-3),0.55-1.21 kgm~(-3),0.39-0.65和0.56-0.80,而土壤田間持水量為1.57%、7.89%、0.63和0.81。在大尺度復(fù)雜景觀條件下,基于土壤發(fā)生學(xué)知識的數(shù)字土壤制圖方法可以對土壤屬性的空間分布特征進行較準確的描述,符合土壤屬性預(yù)測制圖的需求,為區(qū)域土壤有機碳庫估算和農(nóng)田灌溉等提供數(shù)據(jù)支撐。
【學(xué)位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：S159
【圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2-1 黑河流域中游地區(qū)地理位置分布圖Fig. 2-1 Geographical distribution map of the middle reaches of the Heihe River Basin形地貌流域中游地區(qū)是青藏高原與內(nèi)蒙古高原之間的過渡地帶，處于我國第二階

【參考文獻】

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本文編號：2727910