比值统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍了研发的基于时段降水量和土壤初始含水量的比值统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:比值统计法诊断模型的预测精度较高,达到80%以上;比值统计法诊断和预测合格率较高的主要原因是模型参数都是数据挖掘的结果而非人为确定;逐日模型法可以实现逐日土壤墒情的预测。研究表明,比值统计法模型可以单独作为墒情诊断模型使用。     

移动统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍了基于土壤初始含水量和时段每日平均降水量所建立的移动统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。移动统计法墒情诊断模型分为时段模型和逐日模型。结果表明:时段模型预测的合格率为90%左右,逐日模型预测的合格率为70%左右;时段模型优于逐日模型。移动统计法模型单独作为墒情诊断模型,使用时需要进一步完善,可以在土壤初始含水量分段的基础上应用其他5个独立模型进行尝试。     

间隔天数统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍所建立的基于时段降水量、土壤初始含水量和两次监测时段天数的间隔天数统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:间隔天数统计法模型诊断和预测精度高达到90%以上;间隔天数统计法模型诊断和预测合格率高,其原因是增加了间隔天数变量,有效地解决了测定间隔天数不固定的问题;逐日模型法可以实现逐日土壤墒情的预测。初步结论是:间隔天数统计法模型可以单独作为墒情诊断模型使用。     

基于华中区河南省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用河南省3个市县的7个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华中区半湿润地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在华中区河南省半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为80%以上;同一气候区,季节降水量的不同对模型预测合格率的影响可能更大,这为今后提高模型预测合格率指明了新的研究内容;墒情综合诊断模型可以应用于华中半湿润地区。     

基于华北区河北省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用河北省3个市县的14个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华北半湿润地区的适应性,建模使用2011—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在河北省半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为76.92%~100%;不同降水量区域模型参数不同;降水越少的地区模型预测合格率越高;唐山市滦南县和唐山市乐亭县属于沿海地区,降水分布与另外2个内陆县不同,因此合格率偏低;墒情综合诊断模型可以应用于华北半湿润地区。     

土壤墒情诊断理论和方法

本文对土壤墒情诊断理论和方法进行了简述,并介绍了国内墒情监测、诊断和预报现状。重点介绍了所建立的平衡法、统计法、差减统计法、比值统计法、间隔天数统计法、移动统计法6个独立的墒情诊断模型及其联合应用的综合诊断模型。应用2012—2014年7省23个县87个监测点的数据建模,并应用2015年的数据进行了验证。结果表明:所有模型构建简单,参数获得容易;综合模型优于6个独立模型。所建立的6个独立模型和综合模型适用于基于降水量的土壤墒情诊断和预测。     

墒情诊断模型的应用条件

对墒情诊断模型应用的下垫面条件进行了综合分析,这些条件包括气候区、监测点距气象站距离、土壤质地、监测时间、熟制、作物种类和模型参数。结果表明:平衡法、统计法、差减统计法、比值统计法、间隔天数统计法、移动统计法6个独立诊断模型和综合模型具有普遍适应性;模型普遍适应性的外在原因是建模时只考虑3个独立的具有普遍性的变量(土壤含水量、时段降水量、2次土壤含水量测定的间隔天数),模型普遍适应性的内在原因是按监测点建模和确定参数;多年平均降水量是影响模型预测合格率的主要因素之一,其值越小模型预测合格率越高。6个独立诊断模型和综合模型的应用不受下垫面因素影响,模型通用变量为3个独立变量。     

基于西北区甘肃省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用甘肃省2个市区的13个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在西北区半湿润和半干旱地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在西北区甘肃省半湿润和半干旱地区具有较好的适应性,验证合格率分别为半湿润地区80%以上和半干旱地区90%以上;不同降水量区域模型参数不同;降水越少的地区模型预测合格率越高。本研究表明,墒情综合诊断模型可以应用于西北半湿润和半干旱地区。     

基于华北区山西省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用山西省2个市县的16个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华北区半湿润地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在山西省半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为90%以上;由于2个监测县降水量接近,模型预测合格率与纬度、经度之间没有明显的规律。本研究表明,墒情综合诊断模型建模数据量大,数据范围涵盖了作物整个生长季的数据,相对于其他模型有一定的优势,可以应用于华北半湿润地区。     

基于内蒙古自治区监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用内蒙古自治区5个旗/县的19个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在内蒙古区半干旱地区的适用性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在内蒙古自治区半干旱地区具有较好的适应性,验证合格率为94%以上;模型预测合格率与纬度、经度之间没有显著的相关关系,这是因为所有监测点都位于半干旱地区,降水量差异较小。墒情综合诊断模型可以应用于内蒙古境内半干旱地区。     

平衡法土壤墒情诊断模型

本文首先介绍传统水量平衡法利弊,重点介绍了所建立的基于土壤初始含水量、时段降水量和时段"蒸渗流项"的平衡法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:平衡法模型诊断和预测合格率只有50%左右;模型合格率不高的主要原因是基于降水量和土壤含水量之和的分段预测时数据量少,导致参数确定依据不足。所建立的平衡法模型作为墒情诊断模型使用还需进一步研究。     

差减统计法土壤墒情诊断模型

迄今为止,墒情诊断与预测模型由于缺乏通用性难以应用。本文介绍专栏6个独立模型中的差减统计法模型。差减统计法模型中2次监测的土壤含水量变化量为因变量,土壤初始含水量和时段降水量(含灌溉量)为自变量。应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行验证。结果表明:差减统计法模型诊断和预测合格率达90%左右,表明该模型适用性好;合格率高的主要原因是该模型遵循质量守恒定律和统计学规律;差减统计法预测误差主要来源于异地降水量数据和缺少灌溉记录数据。与传统模型相比,差减统计法具有以下特点:参数少、参数容易获得,参数具有统计意义、模型覆盖全部降水量范围、模型按点建模不受下垫面因素影响等。因此,差减统计法模型作为墒情诊断和预报模型是科学和实用的,可以单独使用。     

基于东北区吉林省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

综合诊断模型是土壤墒情监测、诊断与预报的新方法,它包括6个独立模型和基于水分来源数量对土壤含水量判断的一些逻辑关系,6个独立模型分别基于墒情监测数据与邻近气象站降水量之间的定量关系诊断或预报土壤含水量。本文应用吉林省4个县/市的6个墒情监测点的数据验证综合诊断模型在东北半干旱和半湿润地区的应用精度和适应性,建模使用2013—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。为了模型更好地应用于实际,本文对每个监测点的模型参数均进行了校正。结果表明:按监测点建模情况下,不同气候和下垫面条件下的模型和参数不同;模型在东北区吉林省半干旱和半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为88%以上;降水量少的监测点的模型预测合格率高。墒情综合诊断模型在吉林省半干旱和半湿润地区应用精度较高,为模型在该地区应用提供了研究案例。     

基于华中区湖南省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用湖南省4个市县的12个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华中湿润地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在湖南省湿润地区具有较好的适应性,验证合格率平均为85%以上,模型合格率呈现随多年平均降水量减少而提高的趋势。     

综合模型法土壤墒情诊断模型

本文介绍了将平衡法、统计法、差减统计法、比值统计法、间隔天数统计法、移动统计法6个独立模型综合应用的墒情综合模型法的原理和方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:综合模型诊断和预测合格率高,为97%以上。综合模型的优点:6个独立模型的参数在不同气候、下垫面和管理措施下的取值不同,因此,6个独立模型即使按点统计也不通用;而在同一次预测时,6个模型预测结果中总有一个预测精度较高的结果,这个结果与时段降水量和初始土壤含水量之和高度相关;通过对6个模型的适应性优选后,从概率上选择水分来源数量对应的预测结果。     

墒情诊断模型的理论分析、综合评价和展望

本文基于专栏论文的全部研究结果,对墒情诊断模型进行了理论分析、综合评价和展望,目的是建立更实用的墒情诊断模型。研究结果如下:(1)87个墒情监测点的降水量数据可以用就近气象站的降水量代替;(2)分别就87个墒情监测点所建立的6个独立模型和1个综合模型(分时段诊断和逐日诊断2类)的诊断合格率都达到75%以上;(3)综合模型优于6个独立模型的单独使用;(4)所有模型和参数都是按监测点建立和确定的,不存在下垫面因素的影响;(5)所有模型简单、使用3个独立变量(前期土壤含水量、时段降水量之和和2次监测之间的天数)、参数容易获得,只要有系列性的土壤含水量监测数据和对应的降水量(监测点降水量或就近气象站降水量)数据就可建模。     

墒情诊断模型的评价

对6个模型进行系统评价的目的是为模型优选提供理论、方法和参数依据。采用优选模型比例、验证方法指标、验证方式指标和异常值指标4项指标对6个独立墒情诊断模型进行了综合评价。结果是:模型优先顺序为差减统计模型、间隔天数统计模型移动统计模型比值统计模型统计模型平衡模型;逐日模型好于时段模型。合格率高的模型包括4个特征,即自变量数量不超过3个、自变量相对独立、模型能处理不固定监测天数、人为不决定参数。按监测点建模的6个独立模型都可以单独使用,解决了模型不通用的问题;可以实现逐日诊断和预测,方便与遥感信息、作物长势信息等实时匹配;差减统计模型和间隔天数统计模型精度最高,前者是基于质量守恒定律的统计模型,后者有效地解决了间隔天数不固定所带来的预测误差。     

气候变化对物种分布影响模拟中的不确定性组分分割与制图——以油松为例

物种分布模型是预测评估气候变化对物种分布影响的主要工具。为了降低物种分布模型在预测过程中的不确定性,近期有学者提出了采用组合预测的新方法,即采用多套建模数据、模型技术,模型参数,以及环境情景数据对物种分布进行预测,构成物种分布预测集合。但是,组合预测中各组分对变异的贡献还知之甚少,因此有必要把变异组分来源进行分割,以更有效地利用组合预测方法来降低模型预测中的不确定性。以油松为例,采用8个生态位模型,9套模型训练数据,3个GCM模型和一个SRES(A2)排放情景,模型分析了油松当前(1961-1990年)和未来气候条件下3个时间段(2010-2039年,2040-2069年,2070-2099年)的潜在分布。共计得到当前分布预测数据72套,未来每个时间段分布数据216套。采用开发的ClimateChina软件进行当前和未来气候数据的降尺度处理。采用Kappa、真实技巧统计方法(TSS)和接收机工作特征曲线下的面积(AUC)对模型预测能力进行评估。结果表明,随机森林(RF)、广义线性模型(GLM),广义加法模型(GAM)、多元自适应样条函数(MARS)以及助推法(GBM)预测效果较好,几乎不受建模数据之间差异的影响。混合判别分析模型(MDA)对建模数据之间的差异非常敏感,甚至出现建模失败现象。采用三因素方差分析方法对组合预测中的不确定性来源进行变异分割,结果表明,模型之间的差异对模拟预测结果不确定性的贡献最大且所占比例极高,而建模数据之间的差异贡献最小,GCM贡献居中。研究将有助于加深对物种分布模拟预测中不确定性的认识。     

基于结构方程的云冷杉阔叶混交林土壤有机碳影响因子

植被、凋落物、地形以及土壤属性都是土壤有机碳(SOC)变化的驱动因素,而多个驱动因素如何同时作用于SOC的研究较少。本文以云冷杉阔叶混交林为对象,通过样地调查、采样以及实验测定获得200组数据,包括不同土层土壤、植被以及不同分解层凋落物的数据,并通过遥感技术获得了地形数据。采用相关分析以及结构方程模型量化这些因子对SOC的影响。基于相关分析结果构建了5个潜变量,包含植被、地形、凋落物归还特征、土壤属性以及SOC含量和土壤有机碳密度(SOCD),选取了15个观测变量进行建模。结构方程模型的各项检验系数基本通过,且多元平方系数值为0.94,表明方程构建合理且效果较好,模型的收敛效度达标。4个预测潜变量对SOC含量和SOCD均有显著正效应,总效应从大到小表现为土壤属性(0.938)>地形(0.383)>植被(0.131)>凋落物归还特征(0.099),可解释部分效应贡献占比分别为60.5%、24.7%、8.4%和6.4%,其中高程、20～40 cm土壤全磷、20～40 cm土壤全氮、0～20 cm土壤全氮、20～40 cm土壤含水率为效应贡献前五位,对SOC含量和SOCD有...     

基于局域模型的凉水国家自然保护区土壤全氮空间分布

以凉水国家自然保护区激光雷达数据为基础,建立数字高程模型,提取基本地形属性如坡度、坡向和复合地形属性湿度指数和相对径流强度指数等,在成土因素学说基础上,对全氮含量(TN)进行地理加权回归建模(GWR),同时运用反距离加权(IDW)、普通克里格(OK)和泛克里格(UK)对TN进行空间插值.结果表明： 对于研究区TN的预测,GWR模型预测精度(77.4%)高于其他3种空间插值方法,IDW预测精度(69.4%)高于OK(63.5%)和UK(60.6%)的预测精度.利用GWR模型预测研究区域土壤TN平均达到4.82 g·kg^-1;在高海拔、地形湿度大以及相对径流强的区域,土壤TN相对较高.对预测结果进行探讨发现,不同坡位、坡向的土壤TN也存在一定差异.因此,基于地形属性的局域模型是土壤属性空间分布预测的更为有效的方法.