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西安市土壤与土地利用多样性及其关联分析被引量：1: 2017年; 运用仙农熵指数的方法,对1995年、2005年和2010年西安市土壤和土地利用的组成和空间分布多样性及其关联性进行了研究。结果表明:随着海拔高度的升高,成土因素趋向复杂,土壤组成多样性逐渐降低;西安市土壤构成组分相对均匀,多样性指数为0.78,1995—2005年和2005—2010年两个时间段土地利用混乱程度提高不明显,构成多样性指数分别增加0.011和0.008;研究区51个土属中6个土属多样性指数在0.65以上,面积最大、多样性指数(0.793)最高的为麻骨石棕壤性土,最低的为黄绵土,仅为0.023;6种土地利用类型中除未利用地外多样性指数均高于0.7,其中农用地最高,达到0.927,由1995—2010年,农用地面积减少了185.119 km^2,建设用地增加193.677 km^2,并且近5年的变化率明显更快,但多样性指数均小幅度降低;与油土和黄墡土公共面积最大的两种土地利用类型是农用地和城镇建筑用地,同时二者之间的关联度系数也都在0.8以上。因此,以仙农熵来评估西安市土壤和土地利用的多样性是可行的,且1995—2010年间西安市城市的扩展对于主要的农业土壤占用量不大,未出现重要土壤类型受到威胁的情况,但对油土的占用应引起重视。; 张亮亮齐雁冰刘姣姣陈洋秦倩如于晓杰; 关键词：土壤多样性

秦巴中部山区耕地土壤速效钾空间变异及其影响因素被引量：27: 2017年; 为探究土壤速效钾空间异质性及其影响因素,以秦巴中部山区的碑坝镇、福成乡、白玉乡为研究区,基于104个耕层土壤采样点,运用经典统计学和地统计学方法揭示速效钾的空间变异特征,并利用相关分析、方差分析、冗余方差分解法研究不同因素对其空间变异的影响.结果表明:研究区土壤中w(速效钾)为55~156 mg/kg,平均值为125.99 mg/kg,表现出中等程度变异性(变异系数为14.07%).地统计分析显示,各理论模型中以高斯模型对w(速效钾)的拟合效果最佳,块金效应为16.95%,变程达1 454 m,具有强烈空间自相关性,其空间变异中结构变异占优、随机成分较少;速效钾呈地带性分布,自中部河谷低地向东西部山地丘陵呈增加趋势.定量分离结果表明,各类因子总体解释了48.67%的变异信息,土壤因子(土壤类型、土壤质地、成土母质、pH)、地形水文因子(海拔、坡度、地下水深度、地表产水量)、人为因素(施钾量、种植制度、耕层厚度、到村中心距离)的综合解释能力依次为35.39%、17.14%、9.96%;就单因子而言,施钾量、土壤类型、海拔、pH、土壤质地、成土母质的解释能力达35.35%、31.02%、28.39%、26.23%、21.96%、20.74%,并在P<0.001水平上表现出强烈显著性,是土壤速效钾变异的主要因素.; 陈洋齐雁冰王茵茵张亮亮刘姣姣; 关键词：速效钾影响因素

基于遥感与随机森林算法的陕西省土壤有机质空间预测被引量：33: 2017年; 遥感数据作为反映土壤组成结构及植被生长状况的数据源,借助辅助环境因子的土壤属性预测在数字土壤制图中日益受到重视。论文运用随机森林(Random Forest,RF)算法,基于AWIFS(分辨率56 m)和MODIS(分辨率250 m)遥感数据及501个实测样点数据对陕西省土壤有机质空间分布状况进行预测,并对预测精度进行估算。结果表明陕西省土壤有机质含量以南部的秦岭山地区和大巴山区为最高,土壤有机质含量大于25 g·kg^(-1),黄土高原南部处于中等水平,大部分在16~25 g·kg^(-1)之间,关中平原和汉中低山丘陵区含量偏低,大部分在13~25 g·kg^(-1),而黄土高原北部和风沙滩区含量大部分低于10 g·kg^(-1)。基于AWIFS影像的预测效果要优于MODIS影像,成像日期对有机质预测的影响不大。基于RF模型的土壤有机质预测精度在设定的不同抽样百分比条件下,独立验证数据集的平均误差大部分不超过3 g·kg^(-1),预测值与实测值的相关系数在0.7以上。高程是影响土壤有机质预测的最重要因子,当影像的分辨率降低时,样点分布的地理经纬度和坡度对土壤有机质预测的影响上升,植被因子的影响程度下降。; 齐雁冰王茵茵陈洋刘姣姣张亮亮

基于多分辨率遥感数据与随机森林算法的土壤有机质预测研究被引量：48: 2016年; 遥感数据已经在数字土壤制图中得到广泛应用,并且可以一定程度上提高土壤属性预测的精度。本文以榆阳区的黄土丘陵和风沙滩地两种地貌区为例,利用不同分辨率的专题制图仪（thematic mapper,TM）、先进宽视场传感器（advanced wide field sensor,AWIFS）和中等分辨率成像仪（Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS）的遥感影像数据（分辨率分别为30 m、56 m和250 m）和基于高级热量散射和反射辐射仪全球数字高程模型（advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model,ASTER GDEM）的地形衍生数据,结合其他影响土壤有机质分布的辅助因子,用随机森林算法（random forest,RF）对表层土壤有机质进行模拟预测,并通过实测数据的百分比抽样对预测结果进行了验证。结果表明,在榆阳区的黄土丘陵区,基于TM数据的土壤有机质预测结果较好;在风沙滩地区,基于AWIFS数据的土壤有机质预测结果较好。基于RF的土壤有机质预测在榆阳区的黄土丘陵区结果较好,三个分辨率下的平均绝对误差在1.27～1.57 g kg-1之间,在风沙滩地区预测精度较低,平均绝对误差在1.46～2.08 g kg-1之间。高程、地理位置和植被是影响黄土丘陵区土壤有机质预测的主要因素,在风沙滩地区,植被、高程和离水源地的距离是影响有机质预测的主要因素。可见,在地貌相对简单的地区进行土壤有机质含量的预测时可以使用较低分辨率的数据代替较高分辨率的数据,同时,RF算法在复杂地貌区的土壤有机质预测更有效。; 王茵茵齐雁冰陈洋解飞; 关键词：土壤有机质

基于高光谱的渭北旱塬区棉花冠层叶面积指数估算被引量：7: 2017年; 以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶面积指数(LAI)为数据源,在分析LAI与原始高光谱反射率、一阶微分光谱反射率、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元回归的方法构建了棉花LAI高光谱估算模型,并进行精度估算。结果显示,在可见光范围内随着生育期的推进及施氮量的增加冠层光谱反射率逐渐降低,在近红外范围内从苗期到花铃期随着施氮量增加反射率逐渐增加,花铃期到吐絮期反射率明显降低;各生育期冠层光谱的提取变量与LAI的相关性不强,全生育期各种光谱提取量及植被指数与LAI的相关性高于不同生育期;棉花冠层叶片LAI在反射光谱1 461 nm处相关系数达到最大值(r=-0.726);对于一阶微分光谱,LAI的敏感波段发生在742 nm处,r=0.744;以敏感波段742 nm一阶微分光谱反射率建立的逐步回归估算模型精度最高,RMSE=0.94,RE=26.27%,r=0.78。说明以全生育期为基础,采用一阶微分光谱敏感波段,并根据实际条件选择有效的估测模型,可以进行棉花LAI的预测。; 齐雁冰楚万林解飞陈洋常庆瑞; 关键词：棉花叶面积指数植被指数

陕西省土壤温度和水分状况估算被引量：7: 2017年; 土壤温度和水分状况是中国土壤系统分类的两个重要诊断特性。土壤的水热状况受近地表温度和降水的直接影响,可以通过气候因素来估算土壤水分和温度状况。以陕西省85个气象台站连续30年的地面气象数据为基础,采用地统计与纽荷模型(JNSM)相结合的方法研究了陕西省土壤温度和水分状况及其空间分布。结果表明,土壤温度状况表现为:秦岭山区及其以北为温性,汉江河谷地区及其以南为热性;土壤水分状况表现为:长城以北为干旱,陕北黄土高原地区和关中盆地为半干润,秦岭以南为湿润,常湿润仅在最南端镇巴县和镇坪县的小部分南部地区存在。; 刘姣姣齐雁冰陈洋张亮亮秦倩茹于晓杰; 关键词：土壤温度土壤水分

基于GIS与RS的陕北长城沿线荒漠化时空变异被引量：3: 2016年; 荒漠化被公认为全球最主要的环境问题之一,对荒漠化动态变化及其成因的研究可以为荒漠化治理提供科学的依据。本文以陕北长城沿线7县市1986年、1993年、2003年和2012年4个年份的landset影像为数据基础,借助GIS技术对26年来荒漠化时空变异及其影响因素进行了研究。结果表明26年来陕北长城沿线荒漠化土地面积增加了87 580 hm^2,但荒漠化程度明显降低,荒漠化斑块数量和破碎化指数呈现持续增加的趋势,从1986～2012年,荒漠化土地景观质心整体上向西南方向偏移了约27km,对西南部黄土丘陵区构成一定的威胁。研究区荒漠化动态变化受众多因素的影响,干暖化的气候趋势及日益剧烈的人为活动特别是工业生产加重荒漠化的发展,而＂三北防护林＂和＂退耕还林＂政策的实施是研究区荒漠化程度有所减缓的主因。政府在今后的荒漠化防治过程中应发挥更大的主导作用。; 齐雁冰陈洋于艺鹏; 关键词：土地荒漠化

多重密度布点对土壤有机质空间特性的解析被引量：19: 2016年; 论文以张家港市耕层土壤有机质（Soil organic matter,SOM）为目标变量,通过网格布点建立11种样点密度梯度,运用经典统计学和地统计学方法研究其空间特性随布点密度变化的趋势规律。结果表明,各密度下SOM的变异系数稳定在21.70%~23.12%之间,表现出中等程度变异;随着布点密度降低,SOM的块基比和分维数分别由37.52%、1.838波动降至18.70%、1.714,Moran’s I则由0.485起伏升高至0.857,相应地其空间变异中结构变异组分增多、随机变异贡献减少,空间自相关性也逐渐增强;SOM呈现西南—东北递减分布,随着样点密度减小,其空间格局趋于简化。论文以布点密度为视窗,揭示了SOM的多重空间尺度特征,可为解析土壤属性的层级结构提供参考依据。; 陈洋齐雁冰王茵茵黄标刘姣姣张亮亮; 关键词：土壤有机质

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陈洋

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