山地丘陵區(qū)耕地土壤養(yǎng)分數(shù)字化制圖研究.pdf

1、土壤養(yǎng)分在陸地生態(tài)系統(tǒng)中扮演著重要的角色，準確了解土壤養(yǎng)分的空間分布對提高土壤肥力、生態(tài)模擬、環(huán)境預(yù)測、精準農(nóng)業(yè)以及土地利用規(guī)劃方面有著重要的作用。以往土壤養(yǎng)分空間分布研究依賴傳統(tǒng)土壤制圖法，這種方法不僅費時、費力、過于依賴經(jīng)驗知識，且無法表達土壤養(yǎng)分的連續(xù)性和漸變性、無法提供充分的信息以滿足現(xiàn)代精準農(nóng)業(yè)、生態(tài)模擬等應(yīng)用的要求，因此，尋找更精準、高效的方法量化土壤養(yǎng)分的空間變化顯得尤為重要。數(shù)字化土壤制圖是依據(jù)環(huán)境變量和預(yù)測算法對土壤養(yǎng)

2、分進行定量化預(yù)測的一種方法，能夠克服傳統(tǒng)土壤制圖存在的缺點。
　　本文以重慶市江津區(qū)為研究區(qū)域，分析了植被、氣候、地形、土壤類型等環(huán)境變量對研究區(qū)耕地土壤養(yǎng)分空間變化的影響規(guī)律。并且以pH、有機質(zhì)、堿解氮、有效磷、有效鐵、有效錳、有效銅和有效鋅含量為目標變量，以植被指數(shù)（NDVI）、氣候因子、地形因子、土壤類型（ST）和土地利用類型（LU）為輔助變量，運用多元線性回歸、地理加權(quán)回歸、支持向量機回歸、梯度提升決策樹、隨機森林和隨機森

3、林回歸克里格6種方法構(gòu)建融合定量和定性輔助變量的預(yù)測模型，最后選擇最優(yōu)預(yù)測模型對土壤養(yǎng)分的含量進行空間制圖。主要研究結(jié)果如下：
　?。?）土壤 pH值的變化范圍為3.6~8.5，有機質(zhì)、堿解氮和有效磷含量整體上處于中等水平，有效鐵、有效錳、有效銅和有效鋅含量整體上處于豐富或極豐富的水平，土壤養(yǎng)分均具有中等或強烈變異性。
　?。?）土壤養(yǎng)分與植被、氣候和地形密切相關(guān)。pH、有機質(zhì)、有效錳、有效銅和有效鋅與植被指數(shù)（NDVI）均

4、存在顯著相關(guān)性，而堿解氮、有效磷和有效鐵與植被指數(shù)的相關(guān)性不顯著；pH、有機質(zhì)、堿解氮、有效鐵、有效錳、有效銅和有效鋅與氣候因子之間均存在顯著相關(guān)性，而有效磷與氣候因子之間的相關(guān)性不顯著；所有土壤養(yǎng)分與地形因子之間均存在顯著相關(guān)性。
　　土壤微量元素與土壤pH、有機質(zhì)、堿解氮和有效磷的含量關(guān)系密切。土壤微量元素與土壤 pH呈顯著負相關(guān)，與有機質(zhì)、堿解氮呈顯著正相關(guān)；有效鐵、有效錳和有效銅與有效磷土壤類型和土地利用類型對土壤養(yǎng)分的含

5、量存在顯著影響（P＜0.05）。就土壤類型而言， pH在石灰性紫色土中均值最高為6.23；有機質(zhì)在淹育水稻土中均值最高為19.35 g/kg；堿解氮、有效鐵和有效錳在潴育水稻土中均值最高，分別為104.70 mg/kg、95.77 mg/kg、88.45 mg/kg；有效磷、有效銅在黃壤中均值最高，分別為13.38 mg/kg、1.88 mg/kg；有效鋅在酸性紫色土中均值最高為4.77 mg/kg。就土地利用類型而言，pH在園地土壤中

6、均值最高為5.90，有機質(zhì)、堿解氮、有效鐵、有效錳、有效銅和有效鋅在水田土壤中均值最高，分別為18.84g/kg、105.10mg/kg、101.19mg/kg、81.45mg/kg、1.50mg/kg、3.40mg/kg，有效磷在旱地土壤中均值最高為11.26mg/kg。
　　（3）以植被指數(shù)、氣候因子、地形因子、土壤類型和土地利用類型為輔助變量，利用逐步回歸方法構(gòu)建土壤養(yǎng)分的回歸方程，確定最優(yōu)環(huán)境變量組合。在所有土壤養(yǎng)分的回歸

7、方程中，土壤類型進入了所有土壤養(yǎng)分的回歸方程，土地利用類型進入了除有效銅外的土壤養(yǎng)分回歸方程，植被指數(shù)和氣候因子進入了pH、有機質(zhì)、有效銅和有效鋅的回歸方程中，地形因子進入了所有土壤養(yǎng)分的回歸方程中，pH進入了所有土壤微量元素的回歸方程中，有機質(zhì)進入了有效錳、有效銅和有效鋅的回歸方程中。由此可知，土壤類型、土地利用類型和地形對土壤養(yǎng)分含量的影響具有廣泛性，pH和有機質(zhì)對土壤微量元素的含量變化影響較大。
　?。?）利用逐步回歸所得的

8、最優(yōu)環(huán)境變量組合構(gòu)建土壤養(yǎng)分的地理加權(quán)回歸、支持向量機、梯度提升決策樹、隨機森林和隨機森林克里格預(yù)測模型，并檢驗6種預(yù)測模型的精度。結(jié)果表明，在同一研究區(qū)域，不同土壤養(yǎng)分適用的預(yù)測模型存在差異，pH、有效磷、有效錳、有效銅和有效鋅含量的預(yù)測建模中，隨機森林回歸克里格方法預(yù)測精度最高；而在有機質(zhì)、堿解氮和有效鐵含量的預(yù)測建模中，梯度提升回歸模型的預(yù)測精度最高。利用最優(yōu)預(yù)測模型對研究區(qū)耕地土壤養(yǎng)分含量進行了空間制圖，得到了精度較高的土壤養(yǎng)分

9、空間分布圖，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了理論支撐。
　?。?）通過預(yù)測模型計算環(huán)境變量的相對重要性，結(jié)果表明，對pH值影響最重要的三個因素分別為土壤類型、高程（ELE）和年降水量（Prec）；對有機質(zhì)含量影響最重要的三個因素分別為距河網(wǎng)的高差（CNBL）、土地利用類型和坡度（Slope）；對堿解氮含量影響最大的三個因素分別是距河網(wǎng)的高差、坡度和溝谷深度（VD）；對有效磷含量影響最大的三個因素分別為坡度、土地利用類型和相對坡位指數(shù)（RSP）；對