广东省不同区域农田土壤酸化时空变化及其影响因素

基于广东省1980s、2010年以及2015年3期土壤数据,对全省不同区域农田耕作层土壤pH值的时空变异特征进行分析,并初步探讨了可能导致土壤pH变化的因素.结果表明: 不同时期广东全省土壤pH值空间分布格局变化显著. 全省农田土壤在1980s—2010年间,pH整体下降了0.3,呈酸化趋势,2010—2015年,土壤pH上升了0.09,但不均匀势态有所增强,酸碱分化趋势较明显. 从各区域看,1980s—2010年,各区域土壤均呈现酸化趋势;2010—2015年,珠三角地区农田土壤pH均值上升了0.27,而东、西两翼土壤pH均值分别下降了0.05、0.15,山区土壤pH变化不明显. 分析表明:广东省各地区土壤酸化除受土壤自身及降水等自然因素影响外,酸雨、不合理施肥以及高产作物高复种的种植结构等人为因素也是导致土壤酸化的主要原因;工业化、城市化、矿山开发和测土配方施肥的推广导致局部地区土壤pH值有所上升. 研究结果可为不同区域控制缓解土壤酸化、提高耕地质量提供理论指导.     

亚热带典型区域水稻土氧化铁高光谱反演——以珠江三角洲为例

氧化铁是土壤中铁元素的主要存在形式,亚热带土壤中高含量的氧化铁形成了该区域重要的土壤附色成分针铁矿和赤铁矿等矿物,使得土壤颜色明显区别于其他气候带.以亚热带典型地区珠江三角洲为例,分析不同光谱形式与土壤氧化铁含量的相关性,提取特征光谱波段建立土壤氧化铁的反演模型.结果表明: 土壤氧化铁含量与反射光谱之间呈负相关,且敏感波段主要位于404、574、784、854和1204 nm等可见近红外区域.微分处理后的光谱与土壤氧化铁的相关性明显提高.在相关性显著波段的基础上采用逐步多元线性回归以及主成分分析剔除共线性波段,最后选择特征光谱波段作为反演模型的输入参数.比较反演模型的结果,得出该地区土壤氧化铁含量的最佳反演模型为BP人工神经网络(RMSEC=0.22,RMSEP=0.81,R²=0.93,RPD=12.20),该模型具有非常好的稳定性,适用于快速估测土壤中氧化铁含量,并且能够为测度土壤氧化铁的空间分布提供研究基础.     

基于SWAT模型的流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响

选用国内外广泛应用的SWAT分布式水文模型,定量分析流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响,采用情景模拟分析方法设置3类情景进行定量分析.对上中下游的温泉、太平场和南岗3个水文站依次校正与验证得出：除温泉站在验证期的3个系数刚达标之外,其他的相对误差＜15%、相关系数＞0.8、Nash Sutcliffe效率系数＞0.75,说明SWAT模型在流溪河流域的径流量模拟中具有较高的适用性.综合型情景模拟分析得出：以1991-2000年为基准期,2001-2010年土地利用与气候变化综合引起年均径流量增加11.23 m³·s^-1,土地利用变化引起年均径流量减少0.62 m³·s^-1,气候变化引起年均径流量增加11.85 m³·s^-1,气候变化的影响强度强于土地利用变化的影响强度.极端土地利用情景模拟分析得出：与2000年土地利用现状模拟径流量相比,耕地情景和草地情景的径流量分别增加2.7%和0.5%,林地情景的径流量减少0.7%,证明林地有一定的截流能力.气候变化情景模拟分析得出：流域径流量变化与降水变化呈正相关关系（降水每升高10%,径流平均增加11.6%）,与气温变化呈负相关关系（气温每升高1 ℃,径流平均降低0.8%）,降水变化的影响强度强于气温变化的影响强度.在气候变化环境下,需要重视对强降雨的预测和灾害预防,可通过优化土地利用结构与空间布局来减缓气候变化带来的水文负效应,如洪涝灾害.