广西中南部耕地土壤有机质和全氮变化的遥感监测

以1981年、2011年土壤数据为基础,以AVHRR和MODIS遥感影像为数据源,通过研究广西中南部土壤有机质、全氮及其变化与归一化差异植被指数(NDVI)、植被覆盖度、植被净初级生产力(NPP)等遥感因子之间的耦合关系,建立表层土壤有机质、全氮含量变化的遥感监测模型。研究表明:近30年来,研究区土壤有机质、全氮变化均呈极显著上升趋势,分别增加了5.43g/kg和0.21g/kg;1981—2011年间,NDVI、植被覆盖度和NPP 3个遥感因子变化趋势一致,均呈现缓慢上升趋势,且遥感因子变化与有机质、全氮变化均具有显著正相关关系;利用逐步线性回归方法,建立土壤有机质、全氮变化的遥感监测模型,分别能够解释有机质、全氮变化的16.9%和20.3%;根据所建模型对研究区耕地土壤有机质、全氮变化可进行空间预测制图。结果表明,研究区内耕地土壤表层有机质、全氮分别上升了6.65g/kg和0.31g/kg,验证结果显示遥感模型能够反映出不同区域土壤有机质和全氮长期变化的空间特征。     

2000—2011年广西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

受人类活动及自然环境影响,广西土壤酸化、水土流失及石漠化等问题比较严重,生态环境面临巨大压力。NPP能有效反映植物群落在自然环境中的生产能力,是评价生态服务功能的重要指标。利用2000—2011年MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,基于光能利用率模型对广西植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析其时空变化规律,探讨气象因子、植被类型、土壤类型、海拔高度及人类活动的影响。研究表明:近12年广西全区NPP总体呈增加趋势,在西南部地区上升较为明显,而在桂林、柳州等地区呈缓慢下降趋势。广西NPP与降水呈显著正相关关系,与温度相关性不显著;NPP值随海拔高度升高而增加;NPP时空变化特征随植被类型和土壤类型的不同而不同,其中栽培植被NPP不断上升,显示人类活动逐渐成为影响NPP变化的主要因素。     

基于高光谱和数字图像特征指数的受渍冬小麦SPAD估算

为了探索基于高光谱和数字图像技术的受渍冬小麦SPAD最优监测方法,本研究基于排灌可控的微区试验,通过分析常用的15个高光谱特征指数和14个数字图像特征指数与受渍冬小麦叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系,构建了基于最优监测特征指数的BP神经网络模型,对受渍冬小麦的SPAD进行估算。结果表明: 与正常小麦相比,短期渍水(≤7 d)对冬小麦的SPAD值和高光谱反射率影响不明显,当渍水时间大于12 d时,SPAD值随着渍水时间的增加急剧降低,在生长后期接近于0;基于数字图像特征指数(绿红差值植被指数、超红指数、红光标准化值和超绿指数)的冬小麦SPAD估算结果,与基于相对应的高光谱波段的估算结果基本一致,估算模型实测值与预测值的R²最高达到0.86,均方根误差(RMSE)为3.98;与基于数字图像特征指数相比,基于类胡萝卜素反射指数、黄边幅值、归一化植被指数和结构不敏感指数4个高光谱特征指数的冬小麦SPAD估算模型的实测值与预测值的R²最高达到0.97,RMSE低至1.95。可见,基于高光谱和数字图像技术均可以进行受渍冬小麦SPAD估算,且基于高光谱特征指数的BP神经网络模型的估算结果较好。     

受渍冬小麦不同叶位叶片的SPAD高光谱估算

实时、准确获取叶绿素含量信息对及时了解农作物受害程度、指导农业生产和估测产量等具有重要意义。为探索受渍冬小麦各层叶片叶绿素相对含量(SPAD)的最优估测模型,本研究设置排灌可控的冬小麦渍害胁迫梯度微区试验,分析了15个常用高光谱特征指数与SPAD的相关关系,并对基于多元线性回归、支持向量机、BP神经网络、决策树和随机森林模型的受渍冬小麦各层叶片SPAD的估算结果进行了对比分析。结果表明：短期渍水(≤3 d)对冬小麦分层叶片的SPAD值影响不明显,当渍水时间大于9 d时,SPAD值随着渍水时间的增加降低较为明显,在生长后期为0;15个高光谱特征指数与SPAD均达到极显著相关水平(P<0.05),其中Ctr2、Dy、NDVI和SIPI 4个指数与SPAD的相关性最好,其相关系数的绝对值分别达到0.880、0.868、0.868和0.833;与基于L1、L2和L3层叶片SPAD相比,基于平均SPAD的高光谱估算结果最好,其R²达到0.719;与其他4个估算模型相比,随机森林模型可较好地估算各层叶片的SPAD值,其R²、RMSE、RE分别为0....     

有机污染土壤和地下水生物修复研究热点和趋势——基于Web of Science数据库的文献计量学分析

生物修复作为经济有效、绿色可持续的修复技术,在有机污染土壤和地下水修复上具有广阔的应用前景。基于WebofScience核心数据库,通过文献计量可视化应用软件VOSviewer和CiteSpace,分析了1990–2020年有机污染土壤和地下水生物修复领域的研究热点及趋势。结果表明,有机污染土壤和地下水生物修复领域的论文发表数量呈增长趋势,发文总量最多的国家是美国和中国,但是2012年后中国年发文量快速增加,并位居第一。该领域的相关研究主要发表在Chemosphere、Environmental ScienceTechnology、Science of the Total Environment等top期刊上。全球研究机构中中国科学院发文量最多,但是来自美国加州大学的总被引频次和h-index最高。发文量最多的是来自英国兰卡斯特大学的学者Semple教授,我国发文量最多的是来自中国科学院南京土壤研究所的骆永明研究员。下一步研究重点和热点:针对复合污染土壤和地下水,研发新型耦合强化生物修复技术,采用先进的分子生物学方法探索功能微生物及其功能基因,阐明生物降解机理,明确原位污染土壤和地下水的靶向性调控机制。     

长期土壤肥力因子变化及其与植被指数耦合关系

以广西南宁、崇左地区作为典型区,利用AVHRR和MODIS NDVI遥感影像数据,以及1981年、2011年的土壤数据,分析归一化差异植被指数(NDVI)与土壤肥力因子及其变化之间的相互关系.结果表明:近30年来,土壤pH极显著下降,全氮、速效磷、速效钾含量显著上升;同时,NDVI变化整体呈现缓慢上升趋势,且NDVI变化与土壤有机质变化及土壤全氮变化呈显著正相关.因此,NDVI时间序列数据能够在一定程度上反映土壤有机质和土壤全氮含量的变化,这为土壤肥力长期变化监测提供了一种可行的方法.