【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。

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】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。

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。

土壤调查与制图课程是农业资源与环境专业的核心课程,分析了该课程的教学现状,并针对存在的主要问题,结合沈阳农业大学土壤调查与制图课程的教学实践改革,提出推动教学质量提升的相关对策。

【目的】在葡萄园行间生草条件下研究土壤微生物数量、土壤酶活性与土壤养分的变化及其相关性,阐明土壤生物学指标与土壤肥力的关系。【方法】在酿酒葡萄园行间播种白三叶草、紫花苜蓿和高羊茅,以清耕为对照,测定土壤5种微生物数量、6种土壤酶活性及8个养分指标,分析其变化特征及相互关系。【结果】行间生草总体使土壤微生物数量和土壤酶活性提高,但高羊茅处理使脲酶和蔗糖酶活性降低;行间生草均使土壤有机质含量升高,白三叶草和紫花苜蓿处理使葡萄园土壤碱解N、全N、速效K含量升高,高羊茅处理使其降低,禾本科牧草高羊茅活化P的作用较大。相关分析表明,土壤有机质、全N、碱解N、全P、速效K与土壤细菌、真菌、放线菌、固氮菌、...

为探究林场土壤全氮含量的空间分布特征及对环境因素的响应，以旺业甸实验林场为研究区，采用随机森林模型和Cubist模型建立了不同土层深度（0～10、10～30、30～50 cm）土壤全氮含量与环境协变量（海拔、归一化植被指数、年平均降水量、年平均气温、y坐标和坡向）之间的定量关系模型，对该区土壤全氮含量进行预测并制图，并分析了影响土壤全氮空间变异的控制性因素。研究结果显示：0～10、10～30、30～50 cm土层实测全氮含量的均值分别为3.20、2.02、1.47 g/kg，土壤全氮的平均含量随土层深度的增加而降低；3个土层深度土壤全氮预测随机森林模型的决定系数R2分别为0.59、0.42和0.39，均优于决定系数R2分别为0.56、0.38和0.34的Cubist模型，2种模型预测精度都随土层深度的增加而降低，各环境因素对土壤全氮空间分布的影响作用随土层深度的增加而减小；从随机森林模型土壤全氮预测图来看，不同土层深度土壤全氮含量均呈现西部、北部和中部低，西南、东南和东部高的空间格局，不确定性图显示随机森林模型预测土壤全氮含量分布具有较低的标准差；海拔对土壤全氮含量的影响最大，其他依次为：归一化植被指数>年平均降水量>年平均气温>y坐标>坡向。结果表明，随机森林模型可以作为有效预测该林场不同土层深度土壤全氮含量的方法。

20 0 0年在山西方山 ,采用LI-62 0 0光合测定系统和LI-1 60 0稳态气孔仪 ,对不同集水措施试验地的刺槐、侧柏和苹果的生理指标进行了实地观测 ,并辅以相同树种实地盆栽苗木水分胁迫条件下的林木生理指标观测 ,研究了林木净光合速率、羧化效率、水分利用效率与土壤含水量的定量关系。结果表明 :维持刺槐、侧柏和苹果净光合作用的最佳土壤含水量分别为 1 7 1 3 %、1 5 9%和 1 6 1 1 % ,三树种维持叶片水分利用效率的最佳土壤含水量依次为 1 3 2 3 %、1 0 66%和 1 2 3 8% ;羧化效率最高时的土壤含水量临界值依次为 1 5 7%、1 5 5...

对内蒙古干旱河套黄灌区，群众杨人工用材林灌溉量与土壤水分试验表明：（１）在１５００～７５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）供水量范围内，灌溉效果以７５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）灌溉量最佳。（２）１５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）灌溉量的有效浸润层为２０～５０ｃｍ；４５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）的有效水分层为５０～７０ｃｍ；７５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）为５０～１００ｃｍ；２２５００ｍ２／（ｈｍ２·ａ）为０～７０ｃｍ。（３）７５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）灌水量与１５００、４５００、２２５００ｍ３／（ｈｍ２·ａ）灌水量相比；在２０ｃｍ土层内最大吸湿量分别提高２．２５、０．４４、０．６７ｍ３；３０ｃｍ土层提高３．７１、１．...

【目的】研究困难立地植被地上和地下部分对环境胁迫的响应,探讨植物叶、根形态对不良环境的适应策略,是逆境生理生态学研究的有效途径,可为困难立地造林及管理提供科学依据。【方法】以30年生柽柳Tamarix chinensis人工纯林为研究对象,分析其比叶面积(SLA)、细根比根面积(SRA)和比根长(SRL),并对0～60 cm不同土壤层次的全N、全P、速效K、 Na、 Mg、 Ca、Zn、 Fe、Cu等营养元素进行含量测定,研究盐碱地植物柽柳地上及地下部分形态特征及其与盐碱地土壤养分垂直分布格局的相关性。【结果】1)在晋北干旱区重度盐碱胁迫下的柽柳SLA显著高于轻度和中度胁迫(F=3.301, P=0.041);SRA在重度盐碱胁迫下高于轻度和中度胁迫,与轻度胁迫差异显著(F=0.154, P=0.015);SRL在不同盐碱胁迫等级下无显著差异(F=0.808,P=0.632),但在重度盐碱胁迫下其值明显高于轻度和中度胁迫。2)土壤全N含量表现为浅层高于深层,且重度胁迫盐碱含量明显低于轻度胁迫,全P、Cu含量在不同盐碱胁迫及不同土壤深度差异均不显著,速效K、Fe含量在不同盐碱胁迫下表现出完全不同的分布格局,Na含量在不同盐碱胁迫下差异显著,Mg、Ca、Fe含量在15～60 cm土壤表现出重度盐碱胁迫高于轻度和中度盐碱胁迫土壤,Zn含量在不同盐碱胁迫间差异不显著。3)不同的土壤营养元素对柽柳叶、根形态特征的作用机制不同,土壤速效K与柽柳SLA、SRA和SRL均呈显著正相关关系(P

【目的】研究枣专用微生物菌剂对干旱区不同土壤类型骏枣园土壤养分及土壤酶活性的影响,为枣园因地制宜合理施肥提供科学依据。【方法】选取棕漠土及灌淤土骏枣园作为研究对象,设置6个无拮抗微生物菌剂组合处理,采集土壤样品,测定土壤化学特性及土壤酶活性,并进行单因素方差分析及冗余分析。【结果】对于不同类型骏枣园土壤,枣专用微生物菌剂能够起到降低土壤pH、提高土壤养分利用率及土壤酶活性的作用;同一种微生物菌剂对不同土壤类型的作用效果不同,但总体上枣专用微生物菌剂对灌淤土类型骏枣园土壤的作用效果更好,说明枣专用微生物菌剂的筛选需要考虑土壤类型;土壤酶活性与土壤有机质及速效磷养分关系密切。【结论】不同菌剂处理对土壤养分及酶活性的影响不同,但总体有利于土壤养分转化利用率的提高以及土壤酶活性的提高,且施用效果会因土壤类型的不同产生差异性。

在自然界,水通常是限制植物生长的重要因子。水分亏缺严重影响着植物的形态结构、光合生长和代谢水平(Seki et al.,2007),但植物也进化出了复杂的感知、响应和适应水分亏缺的机制。在干旱半干旱地区,有许多植物经过长期的自然选择和协同进化已经形成了许多响应水分亏缺的适应机制和策略(Bacelar et al.,2006;Dichio et al.,2006)。由于气候变化导致降水格局变化,未来干旱可能会加剧。

在黄土高原半干旱区采用工程整地与生物措施相结合的方法 ,进行柠条灌木林建设与土壤水分消耗及调控恢复研究。结果表明 :在半干旱区柠条生长前 6年为幼龄期 ,6～ 14年为中龄期 ,14年后进入老龄期。幼龄期 0～ 80 0cm土壤中未形成干层 ,中龄期土壤干层厚度为 2 4 0～ 2 6 0cm ,老龄期干层为 70 0cm。水平阶整地丰水年土壤水分盈余 4 4 82mm ,对照亏缺 5 1 5～ 79 6mm ;平水年亏缺 5 3 91mm ,对照亏缺 10 3 6 4mm ;干旱年亏缺 10 2 87mm ,对照亏缺 15 3 32mm。不同降水年份土壤水分的补偿深度为 80～ 180c...

本文以渭干河－库车河三角洲绿洲为研究对象，通过野外样品采集，室内分析及统计分析对土壤ｐ Ｈ值与电导率的空间变异性进行研究，结果表明：１研究区土壤ｐ Ｈ值在２０～４０ ｃｍ土层具有较大变幅，且值大于０～２０ ｃｍ土层，而电导率在０～２０ ｃｍ土层变化显著，且数值高于２０～４０ ｃｍ土层。２土壤电导率和２０～４０ ｃｍ土层ｐ Ｈ值的空间分异是由结构性因素和随机性因素共同作用的结果；而０～２０ ｃｍ的土壤ｐ Ｈ值主要受随机性因素的影响，造成土壤ｐ Ｈ值具有一定程度的空间变异性。３研究区土壤电导率的高值集中分布在东部，土壤电导率由渭－库绿洲冲、洪积扇平原的中部向外递增。在０～２０ ｃｍ土层中，研究区北．．．

为了探讨极端干旱区植被生长季的土壤凝结水特征,采用微渗计和中子仪,于2010年6-7月对塔里木河下游地区胡杨林、柽柳丛和裸地3种典型下垫面密封和不密封处理的土壤凝结水的变化特征、形成时间及其影响因素进行了研究。结果表明:微渗计和中子仪观测结果均显示观测期间裸地产生的土壤凝结水总量最大,其次为柽柳丛,而胡杨林形成的土壤凝结水总量最小。观测期间研究区凝结现象从21:00-22:00左右开始,02:00-03:00左右达到第一个峰值前,随着近地表气温和地温的降低,土壤凝结水量呈增加的趋势。不密封处理产生的土壤凝结水量显著大于密封处理的(t<0.01)。柽柳丛土壤日均凝结水量最大,其次为裸地,胡杨林最小。方差分析显示,不同下垫面类型土壤的日均凝结水量之间存在极显著差异(P<0.01)。3种下垫面土壤凝结水量的变化趋势基本一致,均呈双峰曲线。凝结过程一般从22:00左右持续到次日09:00左右。土壤凝结水量主要受气温、大气相对湿度、表层地温、风速以及下垫面等因素的影响。研究结果可以为生态退化区的植被恢复提供一定的理论依据。