[目的]西南喀斯特区土壤侵蚀问题十分突出,严重影响着区域社会经济的可持续发展。而喀斯特流域特征环境因子如何影响土壤侵蚀的直接驱动力—径流侵蚀力,目前尚不十分明晰。[方法]以西南喀斯特地区的野纪河流域为例,基于流域出口水文站...[目的]西南喀斯特区土壤侵蚀问题十分突出,严重影响着区域社会经济的可持续发展。而喀斯特流域特征环境因子如何影响土壤侵蚀的直接驱动力—径流侵蚀力,目前尚不十分明晰。[方法]以西南喀斯特地区的野纪河流域为例,基于流域出口水文站长系列高频实测数据,采用水土评估工具(SWAT)和偏最小二乘模型(PLSR)评估了2005—2020年流域径流侵蚀力的时空演变特征,解析了主要喀斯特环境因子对径流侵蚀力的影响。[结果]流域多年平均径流侵蚀力为2326.47 m ^(4)/(km ^(2)·s),并具有较强的空间异质性,2005年径流侵蚀力高值主要分布北部和中部,而2010—2020年,径流侵蚀力高值区逐步向中南部转移。时间上,受益于岩溶区“十一五”以来坡耕地水土流失综合治理、石漠化综合治理等生态修复工程的实施,野纪河流域径流侵蚀力总体上呈降低趋势。岩性、基岩裸露、坡度是影响野纪河流域径流侵蚀力变化的主导控制因子,对径流侵蚀力时空分异的共同解释度达57.7%。[结论]研究结果可为喀斯特流域水侵蚀导致的水土流失综合防治提供理论参考,有助于制定更加精准和有效的政策和措施,改善喀斯特区生态环境,促进该地区的可持续发展。展开更多
铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁...铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性,探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象,研究基于偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性,并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型,对土壤有效铁含量进行间接反演,探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明,组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且熵值组合为最优组合模型,其中,土壤有机质的反演模型验证的决定系数(R^2)为0.81,均方根误差(RMSE_p)为11.54 g kg^(-1),测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为2.18;有效铁的间接反演模型R^2为0.70,RMSE_p为21.60 mg kg^(-1),RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型,在光谱反演模型中,组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力。因此,组合模型可对土壤有机质含量的光谱预测及土壤有效铁的间接预测发挥更好的作用。展开更多
文摘[目的]西南喀斯特区土壤侵蚀问题十分突出,严重影响着区域社会经济的可持续发展。而喀斯特流域特征环境因子如何影响土壤侵蚀的直接驱动力—径流侵蚀力,目前尚不十分明晰。[方法]以西南喀斯特地区的野纪河流域为例,基于流域出口水文站长系列高频实测数据,采用水土评估工具(SWAT)和偏最小二乘模型(PLSR)评估了2005—2020年流域径流侵蚀力的时空演变特征,解析了主要喀斯特环境因子对径流侵蚀力的影响。[结果]流域多年平均径流侵蚀力为2326.47 m ^(4)/(km ^(2)·s),并具有较强的空间异质性,2005年径流侵蚀力高值主要分布北部和中部,而2010—2020年,径流侵蚀力高值区逐步向中南部转移。时间上,受益于岩溶区“十一五”以来坡耕地水土流失综合治理、石漠化综合治理等生态修复工程的实施,野纪河流域径流侵蚀力总体上呈降低趋势。岩性、基岩裸露、坡度是影响野纪河流域径流侵蚀力变化的主导控制因子,对径流侵蚀力时空分异的共同解释度达57.7%。[结论]研究结果可为喀斯特流域水侵蚀导致的水土流失综合防治提供理论参考,有助于制定更加精准和有效的政策和措施,改善喀斯特区生态环境,促进该地区的可持续发展。
文摘铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性,探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象,研究基于偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性,并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型,对土壤有效铁含量进行间接反演,探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明,组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且熵值组合为最优组合模型,其中,土壤有机质的反演模型验证的决定系数(R^2)为0.81,均方根误差(RMSE_p)为11.54 g kg^(-1),测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为2.18;有效铁的间接反演模型R^2为0.70,RMSE_p为21.60 mg kg^(-1),RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型,在光谱反演模型中,组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力。因此,组合模型可对土壤有机质含量的光谱预测及土壤有效铁的间接预测发挥更好的作用。
