【目的】研究环境变量的筛选和土壤类型空间推理方法的选择，为有效提高县域数字土壤制图精度提供参考。【方法】以四川省盐源县为研究区，将气候要素、地形数据和遥感影像作为推理制图的辅助因子，利用野外采样点数据和环境协变量因子，采用决策树分类方法对环境特征进行重要性排序、特征筛选和组合优选，通过对比决策树分类、支持向量机和随机森林几种土壤分类方法的制图精度，探索基于土壤-环境关系理论提高具有立体气候特征的山区县域数字土壤制图精度的途径。【结果】①气候和地形特征在研究区土壤分类中起重要作用，采用单一气候因素作为土壤筛选分类的环境变量可获得土壤分类筛选精度为83.22%，依次增加地形和生物特征可分别使筛选精度提升至85.78%和89.43%；②与其他模型相比，随机森林模型制图效果更好，对比采样点数据的土壤分类总体精度为77.10%，Kappa系数为0.72；③气候因子以及地形因素对水热条件的影响是决定研究区土壤类型空间分布异质性的主要原因，年均气温、年积温、年降水量、相对湿度、高程、地形湿润度等环境特征因子与研究区主要土壤类型的空间分布有着密切关系。【结论】在具有立体气候特征的山区，基于随机森林方法使用气候、地形和遥感数据进行数字土壤分类制图有较好的效果。

基于地统计学和ＧＩＳ技术相结合的方法，研究了川西南山区耕地土壤速效钾的空间分布特征及其影响因素。结果表明，研究区耕地土壤速效钾含量变化范围为２０～４０８ ｍＧ·ｋＧ－１，属于轻度缺乏；变异系数为５５．１８％，属于中等变异。川西南山区耕地土壤速效钾变异函数的最佳模型为指数模型，其块金系数为４６．６％，具有中等程度的空间相关性，其空间变异受地结构因素和随机因素共同导致，结构性因素起主导作用。速效钾含量空间变异所呈现出的斑块大小、斑块形状及空间分布等具有显著的区域差异，分布趋势与研究区地形分布规律较为一致。因而，川西南山区应结合当地不同土壤类型养分状况和不同海拔段的水热条件，合理施用钾肥。

基于县域层面的面板数据,采用SBM-DEA模型和空间计量分析方法,对川南山区农业生产效率进行了评价,并分析了农业产业分工、农产品种类分工、农业生产环节分工对山区农业生产效率的影响。研究发现:川南山区农业生产效率呈现逐年增长趋势,且不同县域间农业生产效率存在显著的空间正相关性;农业产业分工和农业生产环节分工对山区农业生产效率有明显的促进作用,而县域层面的农产品种类分工对其存在制约作用。

采用定位观测、谐波分析以及灰色关联度等方法对典型流域所选的６个断面共５６个水分观测点的实测数据进行了分析，研究流域土壤水分动态变化规律．结果表明，土壤含水量年内变化主要受降雨和蒸发散的年内变化影响，明显分为干湿两季；土壤水分年内变化可划分为四个时期：春季土壤水分缓慢蒸发期、旱季土壤水分严重亏缺期、雨季土壤水分补偿期、冬春土壤水分相对稳定期．研究中利用标准差和变异系数对土壤水分垂直变化进行了分层，并用灰色关联度方法分析了各层次间土壤水分及其与期间降雨量的关系，得出土壤水分剖面分布可分为速变层、活跃层和次活跃层，林地水分活跃层较深，草、农、裸地水分活跃层偏上的土壤水分垂直分布规律

以重庆市合川区为例,从县级层面提出并验证了丘陵山区农用地整治数量潜力和质量潜力的两种测算方法,得出了丘陵山区农用地整治数量潜力不完全取决于耕地地形坡度和田坎系数,农用地整治潜力分级考虑质量潜力更能科学地指导区域农用地整治、特别是开展高标准基本农田建设工作。为合川区农用地整治安排、特别是高标准基本农田建设布局提供依据,也为西南丘陵山区的县域农用地整治工作提供借鉴。

土壤的空间分布是土壤形成与发展过程的体现。数字土壤制图是一种新兴的、高效表达土壤空间分布的技术方法,在过去的30年取得了飞速发展。其理论基础为土壤成土因子学说和地理学第一定律。国内外学者在获取环境变量数据、采样方法、制图模型方法和土壤图产生及评价方面开展了大量的研究,应用案例也从小范围到大区域,甚至是全球尺度。未来数字土壤制图的发展方向包括:环境变量刻画的新技术,特别是体现人类活动方面的环境因子;新型数据和遗留数据的有效利用;土壤发生学知识与数学模型的紧密结合的新型推理方法;支持大数据多终端的计算模式。

结合山区实际情况,建立山区聚落宜居性评价指标体系。利用山区聚落宜居性评价模型对川西南山区26个区县进行系统评价,计算出川西南山区聚落宜居性指数。在此基础上通过ESDA分析和相关性分析,研究川西南山区聚落宜居性的空间差异,结果表明:(1)川西南山区聚落宜居性存在正的相关性,表现出很强的空间集聚特征;(2)在空间格局上,川西南山区聚落宜居性呈现东南-西北两极分化格局,并且以西昌、攀枝花、石棉为3个核心呈核心-边缘梯级结构模式特点;(3)H-H空间关联模式集中连片分布在安宁河谷一带,L-L空间关联模式集中连片分布于大小凉山一带,西昌、石棉呈现H-L空间关联模式;(4)川西南山区聚落宜居性与自然环境宜...

[目的]分析宁南山区不同林龄杏树地土壤的干层特征,明确林龄对该地区杏树地土壤干层、干燥化程度的影响。[方法]以自然条件下农田为对照,分析比较宁南山区彭阳县王洼流域3,17,23,35年林龄杏树地土壤0～600 cm土层含水率、干层起始深度、干层厚度;采用土壤水分相对亏缺指数及干燥化指数对土壤干层程度进行定量评价,同时对土壤干层影响因素进行冗余分析。[结果]3,17,23,35年林龄杏树地土壤平均含水率分别为15.58%,12.79%,11.54%,11.24%,林龄越长的杏树地土壤含水率越低,3年林龄杏树地与其他林龄杏树地土壤含水率之间存在显著差异(P

我国多数地区经过两次土壤普查以及科研工作者的野外调查,积累了一定数量的土壤样点"(已有样点")。本文在充分整合已有样点的基础上,提出了逐次、高效地设计补充样点的方案,它包括3个步骤:首先,确定已有样点集的空间代表范围"(可推测范围");然后,将已有样点集不能代表范围内的每一个栅格都看作一个候选样点,计算每一个候选样点的可扩推范围,选择可扩推范围最大的点作为第一个补充样点;最后,基于已有样点和补充样点更新样点集的空间代表范围图。重复以上过程,直至新样点集的空间代表范围能够覆盖整个研究区。该方法在充分利用已有样点资源的基础上,不仅能够确定补充样点的数量、位置,而且能够给定补充样点的重要性次序,在采样资源有限的情况下,为采样者合理地选择样点提供了重要依据。

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度(pH)、土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)3种土壤属性的空间分布,为干旱区农业生产和生态安全提供科学依据。【方法】在渭干河—库车河绿洲干旱区于2017年7月设计采集典型表层(0—20 cm)土壤样品82个,依据土壤-环境之间的关系,集成DEM数据和Landsat 8数据提取出32种环境协变量,利用栅格重采样将提取出的32种变量重采样为90 m空间分辨率并转换为Grid格式参与建模。借助梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型依次对3类土壤属性的32种环境协变量进行重要性排序,并通过均方根误差(Root Mean SquareError,RMSE)界定出协变量重要性阈值点,从而筛选出参与3类土壤属性制图的环境协变量。进而运用随机森林(Random Forest, RF)、Bagging和Cubist 3种非线性模型建模,并引入多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)进行对比分析,选出最优模型并绘制出90 m分辨率新疆渭干河-库车河绿洲干旱区pH、SSC与SOM 3种土壤属性图。【结果】梯度提升决策树能有效筛选出重要协变量,高程(Elevation)、剖面曲率(Profile Curvature)、差值植被指数(Difference Vegetation Index)、扩展增强型植被指数(Extended Normalized Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index)、盐分指数S1(Salinity Index S1)以及盐分指数S6 (Salinity Index S6) 7类环境变量均参与3类土壤属性建模,其中SSC遴选出参与建模协变量15种,pH和SOM则均为17种,且遥感指标在预测土壤属性图中起到强大的作用。机器学习3种算法的结果均优于MLR。通过3种非线性模型对比发现,随机森林在3种土壤属性中均表现最佳。在随机森林预测的3种土壤属性中,土壤pH验证集效果R~2=0.6779,RMSE=0.2182,ρ_c=0.6084;在SSC预测中,验证集R~2=0.7945,RMSE=3.1803,ρ_c=0.8377;在SOM预测中,验证集R~2=0.7472,RMSE=3.5456,ρ_c=0.7009。【结论】GBDT所筛选出的重要性因子借助机器学习算法可以用于干旱区土壤属性制图,且随机森林模型均对3类土壤属性表现出最佳预测能力。依据所绘制的土壤属性图并结合土壤分类图厘清了3种制图属性的空间分布。

试验共有参试组合9个,随机区组排列,以云南省农科院粮食作物研究所选育品种滇86-5为对照种。试验结果表明,比对照产量高的组合有4个,产量最高的是滇丰4号,平均产量216.0kg/667m2,比对照增产23.6%。

随着西部大开发战略的深入推进,解决我国经济发展的区域不平衡问题日显紧迫。在这个过程中,西南山区农业的发展及其发展模式对于西部大开发战略的实施以及当地居民生活水平的提高有着至关重要的作用。本文从阐明西南山区发展生态农业的意义出发,阐述了当前西南山区发展生态农业的制约因素,并对适合西南山区环境的生态农业发展模式作了探讨。

生态农业兼顾了经济效益、社会效益与生态效益,能够实现农业的整体协调与合理组织。我国对生态农业的发展颇为重视,西南山区作为占我国陆地总面积约十分之一的地区,其生态农业的开展对我国农业整体发展起到举足轻重的作用。本文对近年来西南山区生态农业的发展情况进行梳理,总结出西南山区的四种典型的生态农业发展模式:特色产业增长极模式、生态园区带动模式、地区特色旅游模式和生态村建设模式,并在此基础上提出合理建议。

生态脆弱区旅游生态承载力评估,能够为区域旅游可持续发展提供科学依据。构建区域旅游生态承载力评估指标体系,将GIS技术与模糊综合评估方法相结合,进行西南山区旅游生态承载力研究。结果表明,研究区旅游生态承载能力总体较好,属于中等承载力的区域分布最为广泛,面积比例达35.8%;低承载力主要分布在四川平原和盆地丘陵区,另外在云南和贵州低山丘陵区零星分布,高和较高承载力主要分布在川西北高原和广西西北部山地两大片区;研究区生态弹性力、资源环境支撑能力和旅游活动压力具有空间差异特征,水域面积比例、植被覆盖指数、生物丰度

居业协同作为乡村人居融合发展的高级形态，其协同程度是衡量乡村振兴质量的重要指标，探究县域乡村居业协同的地域分异规律及成因，是科学实施“乡村振兴”战略的内在要求。以重庆市37个县（区）为研究单元，运用综合评价法对2020年县域乡村居业协同度进行测度，并结合Pearson相关分析和地理探测器等研究方法，诊断县域乡村居业协同度分异的主导因子，揭示其空间分异机制。结果表明：重庆市近32.43%的县域乡村居业协同度处于低协同状态，总体呈现“中高周低”的分布态势；产业结构、省会城市临近度、海拔和医疗卫生条件是影响重庆市县域乡村居业协同度空间分异的主导因子；不同类型县域乡村居业协同形成机制存在明显差异，可划分为综合发展型、社会公共服务约束型、经济因素—社会公共服务约束型、资源环境—经济约束型和综合约束型5种类型。研究结果可为西南丘陵山区实现乡村振兴提供科学依据与决策支持。