【摘要】：為了獲得新疆典型區(qū)域不同季節(jié)土壤鹽分的三維特征,該研究以新疆伊犁地區(qū)典型地塊為研究區(qū)域,將電磁感應式土壤表觀電導率快速測定技術作為基礎,建立了基于土壤表觀電導率數(shù)據(jù)不同季節(jié)的區(qū)域尺度剖面分層土壤鹽分精確解譯模型,獲得了剖面土壤鹽分含量信息,并以此為數(shù)據(jù)源采用反距離權重空間數(shù)據(jù)插值方法評估了研究區(qū)不同季節(jié)三維土壤鹽分空間變異特征,探索了三維土壤鹽分變化對不同季節(jié)的響應特征。研究表明:研究區(qū)秋、春兩個季節(jié)各土層土壤鹽分含量的變異系數(shù)在1.223~1.636之間,均表現(xiàn)為強度變異性,秋季土壤鹽分含量的變異性隨著土層深度的增加而減小,而春季土壤鹽分含量的變異性隨著土層深度的增加而增大。秋、春兩個季節(jié)研究區(qū)大部分區(qū)域土壤鹽分含量比較低,土壤鹽分含量高值區(qū)域主要集中在研究區(qū)的西北、西南及中部地區(qū),并且表現(xiàn)出次年春季的鹽漬化程度及鹽土所占比例比前一年秋季明顯加重。利用電磁感應式土壤表觀電導率快速測定結合三維反距離權重方法,對區(qū)域不同季節(jié)土壤鹽分三維空間變異特征解析的精度分別達到相關系數(shù)為0.887和0.862。研究結果將為解譯與評估干旱區(qū)三維土壤鹽分特征隨季節(jié)變化提供可靠的理論依據(jù)和技術方法。
【圖文】：

M38（加拿大Geonics公司生產(chǎn)）進行土壤表觀電導率（ECa，mS/m）測定。在研究區(qū)內，按照300m左右的行距，利用移動設備加載EM38沿直線進行土壤表觀電導率的測量，測量路線根據(jù)研究區(qū)內的實際地形、溝渠布局等做適當調整。每個測量點采用水平與垂直2種測量位放置地面測定土壤表觀電導率，水平模式與垂直模式測得的土壤表觀電導率分別以ECaH與ECaV來表示[26]。采樣時間分別為2015年10月（秋季）和2016年5月（春季），每個測量點位坐標用GPS（型號為TrimbleProXRS）定位技術記錄，EM38測量點分布見圖1。圖1EM38測量樣點分布圖Fig.1DistributionsofEM38surveypoints采用網(wǎng)格機械布點的方法，在EM38測量點上選取70個土壤剖面（2015年與2016年采樣方法與采樣數(shù)量相同），每個剖面按照0～30、>30～60和>60～100cm進行分層采樣。土壤樣品經(jīng)實驗室內自然風干、磨碎、過2mm篩后備用。所有土壤樣品均制備1∶5土水比浸提液，測定其全鹽含量[27]。1.3土壤鹽分三維數(shù)據(jù)解譯方法本研究以選定的70個土壤剖面所測的土壤全鹽量及EM38水平模式與垂直模式測得的土壤表觀電導率ECaH與ECaV為樣本總體（2015年與2016年土壤采樣樣本量相同），以各土層全鹽量為因變量，以2種測量位下的土壤表觀電導率（ECaH與ECaV）為自變量，建立研究區(qū)不同季節(jié)和不同土層（0～30、>30～60和>60～100cm）土壤鹽分的回歸解譯模型。由表1可知，不同季節(jié)不同土層的土壤鹽分解譯模型均具有良好精度，相關系數(shù)都在0.875以上，達到0.1%極顯著水平（P<0.0001，，n=70，R0.001=0.362）。利用表1建立的回歸模型對EM38不同測量位下的土壤表觀電導率進行解譯，獲得研究區(qū)不同季節(jié)與不同土層的土壤全鹽含量（2015年樣本點數(shù)30064個，2016年樣

00.916TS=0.005ECaH+0.021ECaV0.0500.932>60～100TS=0.002ECaH+0.019ECaV+0.1320.875TS=0.003ECaH+0.011ECaV+0.1520.891注：R是相關系數(shù)；TS是土壤全鹽量（g·kg-1）；ECaH是EM38水平位測得表觀電導率；ECaV是EM38垂直位測得表觀電導率Note:Riscorrelationcoefficient;TSissoiltotalsaltcontent（g·kg-1）；ECaHisapparentelectricalconductivityfromhorizontalmodeofEM38survey;ECaVisapparentelectricalconductivityfromverticalmodeofEM38survey.圖2EM38解譯的土壤三維散點及鹽分剖面分布圖Fig.2Distributionof3DscatterdataandprofilesoilsalinityfromdataofEM38surveyinstudyarea1.4空間插值與制圖方法不同季節(jié)區(qū)域土壤鹽分三維空間分布的估值與模擬采用三維反距離權重法（inversedistanceweighting，IDW）。IDW法廣泛應用于地球科學領域，IDW法最大的優(yōu)點是它的簡單性，未知點的值是一個鄰近點距離倒數(shù)的函數(shù)。應用GMS軟件構建采樣點鹽分3DScatterData模型圖（見圖2），以此為基礎構建研究區(qū)土壤3DMeshData模型，并形成研究區(qū)土壤的三維空間結構模型圖（見圖3）。應用GMS軟件的Interpolation工具進行IDW法三維土壤鹽分空間插值估算。為了獲得更佳的可視化效果，繪制的所有三維分布圖中垂直方向均擴大1000倍。圖3研究區(qū)域3DMesh模型圖Fig.33DMeshmodelofstudyarea本研究將每個季節(jié)總體樣本的75%為訓練數(shù)據(jù)集，25%為驗證數(shù)據(jù)集。2015年秋季樣本數(shù)共計30064，其中22548個為訓練數(shù)據(jù)集，7516個為驗證數(shù)據(jù)集。2016

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本文編號：2684425