论文部分内容阅读
土壤有机碳(SOC)含量和动态变化直接影响着土壤质量和全球碳循环,准确地获取区域SOC动态变化信息及准确模拟预测区域SOC的空间分布广受关注和探讨。本研究以1981年第二次土壤普查中的214个典型土壤剖面数据和2012年实地采集测定的555个土样数据为基础,运用方差分析和回归分析方法,量化分析了近30年来不同成土因素对川中丘陵县域尺度上SOC空间演变格局的作用及影响程度；并在此基础上结合空间数据的性质,借助GS+、MATLAB和ArcGIS9.3软件平台,采用多元线性回归模型(MLR)、神经网络模型(RBF)、高精度曲面模型(HASM)等多种方法构建融合多种环境因素的空间变化模拟预测方法,主要构建了LU-RBF-HASM土壤有机碳空间变化高精度模拟预测模型。得出结论如下：(1)1981年和2012年表层土壤SOC平均含量分别为6.41 g.kg-1、13.46 g.kg-1,30年间SOC含量上升109.98%；其变异系数分别为72.59%、48.87%,呈下降趋势。(2)近30年来,SOC空间变异由受结构性因素和随机性因素共同影响变为更倾向于受到随机性因素的影响。土壤类型、土地利用方式、地形因子、植被盖度对SOC空间演变均有极显著影响(P<0.001)。其中土地利用方式对研究区SOC空间变异的影响增加(43.9%-48.6%)而土壤类型的影响有所下降(42.1%-38.0%),地形因子的影响下降(19.7%～18.0%)而植被盖度的贡献率上升(5.3%-10.0%)；土地利用方式已成为影响该区SOC空间变异的主导因素。(3)构建的LU-RBF-HASM模型兼顾空间非平稳性和非线性关系,相较于OK、LU-HASM、LU-MLR-HASM法,LU-RBF-HASM模型各项误差降低6.39%～36.47%,模拟预测精度最高,实现了该区SOC空间变化的高精度模拟预测。(4)从模拟结果图来看,大部分区域SOC含量均有增加,尤其是低山区和深丘区；LU-RBF-HASM模型能较好地刻画SOC空间变化的空间格局尤其是细节信息,使模拟预测结果更符合实际情况。综上所述,本研究所构建的LU-RBF-HASM模型实现了川中丘陵地区较高精度的SOC空间变化信息的表达,也为SOC储量变化的精准估算和区域土壤性质的空间变化研究提供了一种思路参考。