不同光谱类型对银川平原土壤含盐量反演精度的影响与校正

土壤盐渍化是导致土壤质量下降、耕地减产的重要因素之一。为准确快速评价银川平原土壤含盐量,本研究对野外高光谱数据和室内高光谱数据进行一阶微分(FDR)变换,逐步回归(SR)筛选特征波段,利用偏最小二乘回归(PLSR)与支持向量机(SVM)进行建模,明确适用于本地区土壤含盐量准确反演的光谱类型,并对较差光谱类型进行分段校正与全局校正,尝试提高土壤含盐量反演精度。结果表明: 基于野外光谱的土壤含盐量反演模型精度比室内光谱平均高58.9%;对室内光谱进行分段校正、全局校正后反演精度均有提高,其中,PLSR以分段校正精度更高,建模决定系数(R_c²)、验证决定系数(R_p²)和相对分析误差(RPD)分别为0.790、0.633和1.64,而SVM以全局校正精度更高,R_c²、R_p²和RPD分别为0.927、0.947和3.87;SVM模型的反演精度高于PLSR,其中,野外光谱建模效果最佳,室内全局校正光谱与室内分段校正光谱次之,室内光谱最差。因此,野外高光谱可实现对银川平原土壤表层含盐量的定量反演,经校正的室内光谱对土壤含盐量反演精度显著提升,均可为粮食安全与生态环境高质量发展提供保障。     

应用近红外光谱预测水稻叶片氮含量

以水稻(Oryza sativa)新鲜叶片和干叶粉末两种状态的样品为研究对象, 基于近红外光谱(NIRS)技术, 应用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和逐步多元回归(SMLR), 建立并评价了水稻叶片氮含量(NC)近红外光谱模型。结果表明, 基于PLS建立的模型表现最好, 鲜叶氮含量近红外光谱校正模型校正决定系数R_C²为0.940, 校正标准误差RMSEC为0.226; 干叶粉末氮含量的近红外光谱校正模型R_C²为0.977, RMSEC为0.136。模型的内部交叉验证分析表明, 预测鲜叶氮含量内部验证决定系数R_CV²为0.866, 内部验证标准误差RMSECV为0.243; 预测干叶粉末氮含量R_CV²为0.900, RMSECV为0.202。模型的外部验证分析表明, 预测水稻鲜叶氮含量的外部验证决定系数R_V²大于0.800, 外部验证标准误差RMSEP小于0.500, 预测干叶粉末氮含量的R_V²为0.944, RMSEP为0.142。说明, 近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好, 且基于干叶粉末建立的近红外光谱预测模型的准确性和精确度较新鲜叶片高。     

基于分数阶微分技术的土壤水盐信息高光谱反演

准确高效获取土壤水盐信息是盐碱地改良和可持续利用的前提。本研究以地面野外高光谱反射率和实测土壤水盐含量为数据源,利用分数阶微分(FOD)技术对原始光谱反射率进行步长为0.25的处理,从光谱数据与土壤水盐信息相关性层面筛选FOD阶数,构建二维光谱指数,采用支持向量机回归(SVR)和地理加权回归(GWR)建立土壤水盐含量反演模型并进行验证。结果表明：FOD技术可以在一定程度上减弱高光谱噪声并挖掘潜在光谱信息,提高高光谱反射率与土壤含水量(SMC)、pH值和含盐量的相关性,相关系数最高分别提升0.98、1.35和0.33。与一维光谱相比,FOD结合二维光谱指数筛选的特征波段组合对SMC、pH值和含盐量的响应更敏感,分别以1.5、1.0和0.75阶为最优,其中,SMC最大相关系数绝对值的最佳组合波段为570、1000、1010、1020、1330和2140 nm; pH值为550、1000、1380和2180 nm;含盐量为600、990、1600和1710 nm。相较于原始光谱反射率,SMC、pH值和含盐量最优阶次估算模型验证决定系数(R_p²)最高...     

不同地形条件下植被盖度信息提取技术研究

为系统地研究特定区域的植被盖度信息提取技术, 在不同的地形条件下, 比较了目前流行的多种高光谱遥感植被盖度提取方法。结果表明: 最优高光谱归一化植被指数(NDVI₁)的建模和验证精度均高于其他两种归一化植被指数(NDVI), 直接采用NDVI建立的回归模型对研究区植被盖度的估测能力低于像元二分模型; 阴坡的最佳模型为基于一阶微分的偏最小二乘回归模型(PLSR模型), 其建模决定系数(R²)为0.810, 均方根误差(RMSE)为6.29, 验证R²为0.773, RMSE为8.85; 阳坡的最佳模型为基于二阶微分的PLSR模型, 其建模R²为0.823, RMSE为6.04, 验证R²为0.801, RMSE为7.35; 平原的最佳模型为全受限的线性光谱混合分解模型(FCLS), 其验证R²为0.852, RMSE为5.86。     

提取方法对土壤水同位素和植物水源分割的影响

选取理化性质不同的两种土壤(壤土与砂土),通过烘干后加入已知同位素值的矿泉水作为参考水进行标记,组成不同质量含水量(壤土: 0.15、0.20、0.30 g·g^-1;砂土:0.10 g·g^-1)的土-水混合物,随后设置不同的平衡时间(壤土: 3、6、12、24、48、72、96 h;砂土:96 h),确保干燥的土壤颗粒与加入的水分达到很好的混合;采用机械离心和真空冷凝抽提法对平衡后的土壤进行水分提取,并分析其同位素组成.结果表明: 同一含水量、不同平衡时间,机械离心法提取的土壤水同位素组成没有显著差异,但均比参考水的同位素值富集,氢、氧同位素最大差异分别可达7.38‰和1.24‰;然而,真空冷凝抽提的土壤水同位素比参考水偏贫化,氢、氧同位素最大差异分别可达6.27‰和1.03‰,且在低含水量下,其同位素组成随平衡时间(24 h以内)的增加贫化程度不断增大,24 h以后趋于稳定.随土壤含水量增大,两种提取方式对土壤水同位素的影响程度减弱;黏粒含量高的壤土水同位素值比黏粒含量低的砂土更容易受提取方式的影响.通过举例分析发现,提取方式引起的同位素组成差异并不显著影响植物水源分割.     

基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.     

新型磷酰胺类脲酶抑制剂对不同质地土壤尿素转化的影响

施用脲酶抑制剂是降低尿素水解、减少氨气挥发损失、提高作物氮(N)肥利用率的重要途径之一.采用室内恒温、恒湿模拟试验方法,在25 ℃黑暗条件下培养,研究新型磷酰胺类脲酶抑制剂N-丙基磷酰三胺(NPPT)的脲酶抑制效果,比较其与N-丁基磷酰三胺(NBPT)在不同尿素用量条件下不同质地土壤中对脲酶的抑制差异.结果表明: 在壤土和黏土中,尿素作用时间≤9 d,添加抑制剂可以将尿素水解时间延长3 d以上.砂土中,尿素分解过程相对缓慢,添加抑制剂显著降低土壤脲酶活性,抑制NH₄⁺-N生成.在培养期间,不同尿素用量条件下,脲酶抑制剂在不同质地土壤中的抑制效果表现为高施N量优于低施N量.培养第6天,在尿素用量250 mg N·kg^-1条件下,NBPT和NPPT在砂土中脲酶抑制率分别为56.3%和53.0%,在壤土中分别为0.04%和0.3%,在黏土中分别为4.1%和6.2%;尿素用量500 mg N·kg^-1,NBPT和NPPT在砂土中脲酶抑制率分别为59.4%和65.8%,在壤土中分别为14.5%和15.1%,在黏土中分别为49.1%和48.1%.不同质地土壤中脲酶抑制效果表现为砂土>黏土>壤土.不同抑制剂处理在培养期间土壤NH₄⁺-N含量呈现先上升后下降的趋势,而NO₃^--N含量和表观硝化率均呈现逐渐上升的趋势.与单施尿素处理相比,添加脲酶抑制剂NBPT和NPPT显著增加土壤中的残留尿素态N,降低NH₄⁺-N生成.新型脲酶抑制剂NPPT在不同质地土壤中的抑制效果与NBPT相似,是一款有效的脲酶抑制剂.     

基于连续统去除法的水稻氮素营养光谱诊断

该文将矿质分析及岩石光谱特征分析中普遍使用的连续统去除法引入水稻(Oryza sativa)叶片反射光谱特征的分析中。分析连续统去除光谱反射率和连续统去除一阶微分光谱,发现随着氮素水平的增加连续统去除光谱反射率下降。分析连续统去除光谱吸收特征参数与叶片全氮量相关性,这些参数包括:吸收峰左半端的面积(A₁)、吸收峰整体面积(A)、对称度(S)和连续统去除最小反射率(D_hc),结果表明连续统去除光谱吸收特征参数与叶片全氮量之间负相关性显著(均通过0.01水平的显著相关检验)。考虑到氮素营养在植物体内转移的营养原理,在分蘖期、孕穗期和抽穗期这3个关键生育期内分别针对水稻第一完全展开叶和第三完全展开叶建立连续统去除光谱吸收特征参数评价水稻氮素营养的回归模型。结果表明在估算第三完全展开叶氮素营养时,3个生育期内建模使用的回归量均为吸收峰整体面积A,而且在3个生育期内模型的决定系数较高且比较稳定。但是,第一完全展开叶建模使用的回归量(续统去除光谱吸收特征参数)不完全一致,这可能是由于氮素营养在植物体内转移导致。尽管连续统去除法诊断水稻氮素营养的一些机理还有待于进一步深入研究,但是该研究证明了运用水稻鲜叶片连续统去除反射光谱进行定性和定量评价水稻氮素营养在方法上是可行的。     

基于无人机的冬小麦拔节期表层土壤有机质含量遥感反演

快速监测大面积分布的盐渍化麦田土壤有机质含量,可为推进盐渍土改良和促进碳循环研究提供数据支撑。通过野外采样与获取无人机遥感影像,分别基于裸土和植被情况,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种方法,建立区域有机质含量遥感模型,并进行检验和对比,确定最优的土壤有机质含量反演模型;最后基于最优模型进行研究区表层土壤有机质的反演,并与插值结果进行比较。结果表明: 经5×5的中值滤波处理后的光谱与土壤表层有机质对应最优;3种模型中,SVR模型的预测精度最高,PLSR次之,MLR效果最差。对比两种变量的建模效果,基于植被的SVR建模效果最好,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.89、0.20,验证R²、RMSE分别为0.82、0.24;基于裸土的建模效果不理想,最优的也是SVR模型,其建模R²、RMSE分别为0.63、0.26,验证R²、RMSE分别为0.61、0.25。根据最优模型反演得到该区域有机质含量为17.51～22.53 g·kg^-1,平均值为19.51 g·kg^-1,与实地调查结果较为一致;插值结果与反演结果相比,精度受到限制。综上,基于无人机多光谱可以对盐渍土冬小麦拔节期土壤有机质含量进行快速、大范围精准估测。     

极端干旱区咸水灌溉下流沙压埋的减蒸抑盐效应

塔克拉玛干沙漠公路防护林采用2.58～29.70 g·L^-1高矿化度地下水滴灌,流沙压埋和水盐胁迫均是其面临的主要问题.探讨流沙压埋对土壤水分蒸发、盐分表聚及其分布的影响,对节水抑盐和指导干旱沙区水土资源的合理利用具有重要意义.采用微型蒸发器（MLS）研究了不同厚度沙埋下土壤蒸发及其水盐动态,并采用田间控制试验研究了滴管带不同厚度流沙压埋下土壤水盐分布状况.结果表明： 1～5 cm沙埋下,MLS土壤日蒸发量和累积蒸发量均随沙埋厚度的增加而逐渐降低,累积蒸发量比对照降低2.5%～13.7%,土壤水分蒸发抑制效率随着沙埋厚度的增加而增高,1～5 cm厚度的沙埋蒸发抑制效率达16.7%～79.0%,流沙压埋界面以下土壤最终含水量随沙埋厚度的增加而增大,比对照增加2.5%～13.7%.随着沙埋厚度的增加,MLS内流沙表层电导率逐渐降低,分别降低1.19～6.00 mS·cm^-1,而压埋界面以下土壤盐分含量逐渐增加,且流沙表层盐分的变幅大于压埋界面以下土层.咸水滴灌条件下,流沙压埋界面以下土壤含水量随着压埋厚度的增加而增大,分别增加0.4%～2.0%;流沙表层积盐量随着流沙压埋厚度的增加呈先增后减的〖JP2〗趋势,流沙压埋厚度为10 cm时最高,电导率达7.77 mS·cm^-1,流沙压埋界面以下土层含盐量均远低于流沙浅层,35 cm可作为节水抑盐的临界流沙压埋厚度.流沙压埋对土壤水分蒸发和盐分表聚抑制作用极为明显,在干旱沙漠区,可以利用流沙压埋这一自然灾害,达到减蒸抑盐、变害为利的目的.     

凋落物添加条件下咸水灌溉对风沙土CO2排放及化学性质的影响

沙拐枣作为塔克拉玛干沙漠公路防护林主要优势物种之一,其凋落物在该区域的碳循环过程中具有重要作用。采用室内培养试验测定了沙拐枣凋落物添加后,在25%、50%、75%、100%田间持水量的咸水(SW)和淡水(FW)灌溉条件下,风沙土CO₂排放、土壤有机碳(SOC)、可溶性有机碳(DOC)、pH和电导率(EC)的动态变化。结果表明: 咸水灌溉对土壤CO₂排放具有抑制作用,在4种土壤含水量处理下,淡水灌溉比咸水灌溉的CO₂累积排放量增加1.9%～29.1%;土壤CO₂累积排放量随土壤含水量的增加而升高;在沙拐枣凋落物添加条件下,SOC在前期迅速下降,但后期所有处理SOC均逐渐升高后趋于稳定;培养结束时,各处理DOC含量比培养前提高了41.3%～92.4%;在培养结束时各处理与培养前相比pH升高了0.20～0.35;EC随土壤含水量的增加而升高,培养结束时在4种含水量条件下,咸水灌溉下EC比培养前增加了0.11～0.79 mS·cm^-1,而淡水灌溉下EC比培养前有增有减。土壤CO₂累积排放量与SOC、DOC、pH呈显著正相关,但与土壤含水量相关性不显著。凋落物添加条件下咸水灌溉以及较低的含水量条件均能抑制风沙土CO₂的排放,EC受灌溉水质和土壤含水量的影响较大。     

水文气候影响下黄河三角洲土壤盐分时空动态

近年来,黄河三角洲在水文气候和人类活动影响下的土壤盐渍化问题日益突出。本研究以东营市河口区、垦利区、东营区和利津县为研究区,选取1985—2018年间20期Landsat系列影像,利用数值回归校正法进行影像光谱一致性转换,在此基础上运用偏最小二乘回归法构建土壤盐分定量反演模型;根据最佳盐分预测模型反演的研究区土壤盐分含量数据,分析土壤盐分(SC)时空变化特征,并探讨水文气候因素的影响。结果表明: 选用10个敏感光谱指数构建的土壤盐分反演模型的预测精度较高,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)为0.769、1.125,验证R²、RMSE和相对分析误差(RPD)分别为0.752、1.203、2.08。利用2016年土壤盐分数据进行反演精度检验,实测值与反演值的R²为0.7279。该模型对1985—2018年20期影像进行土壤盐分反演的结果异常值在10%以内。研究期间,区域平均盐分含量总体呈先上升后下降的趋势,最低的年份为1985年(3.14 g·kg^-1),最高的年份为1995年(5.86 g·kg^-1)。空间变化上,研究区重度盐渍土和盐土面积减少,轻、中度盐渍土面积显著增加(66.6%),盐渍土总面积呈扩大趋势。水文气候条件对土壤盐分的影响具有一定滞后性。气温对土壤盐分积累有促进作用,前半年和前1年的平均气温与含盐量均显著相关,R分别为0.507和0.538;土壤含盐量与区域降水量的相关性不显著,受前季黄河径流量的影响最大,R达-0.543。     

Willow water uptake and shoot extension growth in response to nutrient and moisture on a clay landfill cap soil

Extension growth of willow (Salix viminalis L.) and changes in soil water were measured in lysimeters containing clay and sandy loam soils with different amendment and watering treatments. No water uptake was found below 0.3 m in the nutritionally poor unamended clay; amendment with organic matter to 0.4 m depth resulted in water extraction down to 0.5 m depth whereas in the sandy loam, there was greater extraction from all depths down to 0.6 m. With water stress, wilting of plants occurred when the volumetric soil water content at 0.1 m was about 31% in the clay and 22% in the sandy loam. Compared with shoots on plants in the amended clay, those in the unamended treatment showed reduced extension growth, little increase in stem basal area (SBA) and a small shoot leaf area, resulting from a reduced number of leaves shoot⁻¹ and a small average area leaf⁻¹. Water stress also reduced shoot extension growth, SBA gain and the leaf area on extension growth. Shoot growth rates were significantly correlated with air temperature and base temperatures between 2.0 and 7.6 °C were indicated for the different treatments. These studies have helped to explain some of the large treatment effects described previously on biomass production and plant leaf area.     

黄河三角洲林草复合系统土壤水盐分布特征及其边界效应

以国土部土地利用山东无棣科学观测野外基地白蜡-香花槐混交林×紫花苜蓿林草复合系统为对象,研究了0~40 cm土层土壤的水盐分布特征,并通过游动分割窗技术分析了系统内水盐边界效应.结果表明:白蜡-香花槐混交林×紫花苜蓿林草复合系统内土壤水盐含量在水平方向上分布不均衡,越靠近表层,水平方向土壤含水量变异程度越大,而土壤含盐量变异程度越小.以混交林带为分界线,其两侧土壤水盐含量均有相同变化规律:随离林带距离的推近,在0~10 cm土层,含水量先降低再升高,含盐量平缓波动;在10~ 20 cm土层,含水量下降-平缓-下降,含盐量先上升后下降;在20~40 cm土层,含水量平缓波动,含盐量持续升高.林草复合系统内土壤水盐含量均随土层深度的增加而显著升高.林草复合系统土壤中除HCO3^-、K^+外,其余各离子含量与总盐含量呈相同变化规律,相关性大小为Na^+>Cl^->SO4^2->Mg2+>Ca^2+.游动分割窗技术表明,南北走向林草复合系统中,土壤水分的主要竞争区域为林带东侧2.5至林带西侧2m区域;土壤盐分在距林带1.0 m范围内受林带主导影响,距林带1.0~3.0 m范围内受林带及紫花苜蓿的共同影响.     

宇宙射线中子法在农田土壤水分监测中的适用性

近年来,宇宙射线中子法(CRNS法)逐渐被应用到农田生态条件下的土壤水分监测领域,但其在田间应用时的空间代表性和测定精度还需进一步研究。本研究在华北平原冬小麦农田开展宇宙射线中子法应用效果的评价研究,采用超快速中子适应性(URANOS)模型计算CRNS法的空间权重,对CRNS法获得的土壤含水量与实测土壤含水量进行对比,以准确估算监测空间内的蓄水量。结果表明: 通过URANOS直接模拟得到的权重分布更符合理论值,测定半径在127~139 m。CRNS法估算的土壤含水量与实测土壤含水量的决定系数达到0.64,均方根误差达到0.05 cm³·cm^-3。CRNS法所得土壤含水量对探测区域内总体水分的变化响应灵敏,测定准确度有季节性变化规律。宇宙射线中子法是一种可用于冬小麦农田的连续、可靠的区域总体水分监测方法。     

典型毛乌素沙漠-黄土高原过渡带土壤盐渍化空间异质性及其影响因素

毛乌素沙漠-黄土高原过渡带土壤盐渍化的空间异质性和生态学过程,对沙荒地整治的机理研究具有重要的意义.以毛乌素沙漠-黄土过渡带为研究区,结合布点取样和室内分析,运用经典统计学和地统计学方法对其pH、电导率、全盐含量的空间异质性进行分析.结果表明: 1)土壤pH、电导率、全盐含量的平均含量分别为8.44、5.13 mS·cm^-1和21.66 g·kg^-1,变异系数范围为6.9%～73.3%,pH属于弱变异,电导率和全盐含量属于中等程度变异.2)半方差分析结果显示,3个指标的空间变异性的最佳拟合模型均为球形模型,块金值/基台值比值范围为8.6%～14.3%,均具有强烈的空间自相关性,结构性因素对变异起主导作用;变程由小到大表现为pH＜全盐<电导率.克里金插值图显示,pH、电导率、全盐含量整体呈条带状分布,连续性较好.pH值表现出随着地势的升高而升高的特点,而电导率和全盐含量则表现出随着地势的升高而降低的特点.3)在垂直分布上,重度盐渍化区域的盐分有表聚现象,轻度盐渍化区域盐分垂直分布为先减少后增大.毛乌素沙漠-黄土过渡带土壤盐渍化的空间变异性与气候、地质条件、地形地貌、水文地质条件、植被分布等有关,以地形因素和水文地质条件的影响为主.