黄河三角洲滨海盐渍土养分和盐分空间变异

来源 :山东农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:uan998
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土壤是农业、林业及牧业生产的基地,土壤特性的空间结构是由多种因素(生物、化学、物理)相互作用的结果,然而这些影响因素对于不同研究区域的作用可能存在差异。明确土壤特性的空间分布对于理解区域土壤的发生进程、揭示自然过程与格局的相互作用、建立合理的管理模式具有重要意义。黄河三角洲地区土地利用、生态环境等异质性较大,根据区域土壤的空间变异,对黄河三角洲地区高效生态模式空间配置进行定位、定时、定量的管理与配置具有重要意义。本文采用方格取样法,结合数理统计学、地统计学等多种方法,借助3S和计算机技术,选取土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾和全盐5种指标,研究了黄河三角洲北部沿海区土壤各指标的空间变异,主要包括:基于实测数据的土壤特性空间变异;基于高光谱的土壤盐分空间变异;基于样带的土壤特性的空间变异;土壤指标空间分布影响因素分析及治理措施。主要研究结论如下:(1)从研究区5种土壤指标的描述性特征统计、空间结构分析和空间分布分析,可以看出该地区土壤有机质和全氮含量很低,平均值分别为7.66g·kg-1、0.36g·kg-1,有效磷、速效钾和全盐含量比较高,平均值分别为12.26mg·kg-1、216.80mg·kg-1、5.72g·kg-1.5种土壤指标与半方差函数拟合较好,说明均具有明显的空间结构特征,且5种指标的空间变异受结构性因素和随机性因素的共同影响。不同指标的空间分布存在不同趋势,有机质和全氮含量从沿海到内陆、从西北方向到东南方向呈逐渐上升的趋势,速效钾和全盐0含量从北部沿海方向向南部内陆方向逐渐降低,有效磷的分布呈斑点状,表明其分布更具地域性。(2)土壤光谱信息与化学分析数据的结合应用,可以揭示土壤时空变异规律,真正实现对土壤理化性质的动态监测。本文以土壤盐分为例,建立光谱反射率与土壤盐分含量之间的数学关系模型,经检验基于BP神经网络回归模型的自预测能力和预测能力均较高,优于一元和多元线性回归逐步模型。利用预测方法获得随机采样点的反演数据,进行空间变异分析,其分布与经实测数据得到的变异结果基本一致,表明高光谱反演研究为滨海盐土监测提供了新的途径,为进一步快速动态监测土壤信息提供了理论支持。(3)南北样带与东西样带上各指标的空间结构和变化趋势存在一定的差异。南北样带上土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾和全盐含量的块金系数分别为0.38、0.40、0.50、0.02和0.34,5个土壤指标均具有中等的空间相关性;东西样带上除有机质外其他4种指标的块金系数分别为0.40、0.51、0.72、0.34,表明具有中等空间相关性,而有机质的块金系数为1.00,空间相关性较弱。东西样带上各指标的分布较南北样带上平缓。(4)土壤养分和盐分的空间分布格局受多方面因素影响,主要包括成土母质和成土时间、土壤质地、距海距离及地势、道路、土地利用方式和人为管理等。针对不同区域的特点,因地制宜,提出不同的治理改良措施。
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