环鄱阳湖区农田土壤有机碳空间变异特征及其影响因素研究

发布时间：2020-10-19 12:34

　　 土壤碳库作为陆地生态系统最大的碳库,土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的微小变化对温室效应和全球气候变化具有重要作用。由于其容易受自然环境变化和人为活动干扰的影响,具有较强的空间异质性等特点,如何考虑其空间变异的影响因素并准确估算SOC储量是当前应对全球气候变化研究的重要议题之一,同时,SOC也是评价土地质量的重要指标之一,其含量直接影响到土壤生态系统功能和可持续利用能力。特别是在农业污染控制、农业可持续健康发展、国家粮食安全、全球碳循环模拟等研究领域,SOC研究业已成为重要基础条件。因此,深入研究SOC空间变异影响因素,准确掌握SOC的空间变异特性和分布特征是准确估算SOC储量的重要前提,此外,进一步探讨SOC与环境因子的关系,SOC在不同环境影响因素的驱动下其空间分布格局以及制图研究不仅对深化农田生态系统土壤碳循环研究提供理论依据,而且对提高耕地质量具有重要现实意义。本研究以江西省环鄱阳湖区11个县(区)为研究区,基于2010年江西省农业测土配方项目采样点数据,并结合遥感影像数据、DEM数据和气象数据等。首先将采样数据在ArcGIS10.1地统计分析模块中生成数据子集,总数据为2973个,随机均匀抽取80%的样点作为建模数据集(建模集,2378),20%的数据作为验证子集(验证集,595),利用Spass19.0统计软件将SOC的相关环境变量进行相关性分析和显著性分析,采用逐步回归的方法建立最优线性模型,最后剩下坡度、坡向、年均温度、年均降水和植被覆盖度五个最优线性模型因子。通过GWR4.0软件对上述五个变量建立与因变量SOC的地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,得出各影响因子系数空间分布格局,并针对SOC影响因子在不同区域分布状况提出了改善土地质量的相关建议。最后利用GS~+9.0建模分析软件,结合克里格插值方法进行SOC制图研究,同时综合比较了地理加权回归克里格方法(Geographically Weighted Regression Kriging,GWRK)与普通回归克里格(Ordinary Return Kriging,RK)方法在预测SOC空间分布结果之间存在的差异。本研究主要结果和结论如下:(1)从选取的SOC的影响因素合理性来看,根据影响因子相关性检验结果,本文所选取的地形因素、植被因素、气象因素等9个影响因子均与SOC具有相关性(P0.01);但在后续建模研究中,通过逐步回归的方法建立最优线性模型,最后得出坡度、坡向、年均温度、年均降水和植被覆盖度五个因子为最优线性建模因子,并用于论文中地理加权回归以及回归克里格方法的建模因子进行深入研究。(2)根据GWR建模结果,在SOC各影响因素中,坡向、年均降水以及年均温度因素与SOC呈正相关关系,即坡向每变化1°,SOC增加0.001 g/kg;年均降水每增加1mm,年均气温每升高1℃,分别对应的SOC含量则增长0.012 g/kg和0.532 g/kg。坡度与植被覆盖度与SOC含量呈负相关关系,其中坡度每增加1°,SOC则相应减少0.125g/kg;植被覆盖度每增加1个单位,SOC含量对应减少0.104g/kg。在影响因素系数空间分布特征上,各影响因子与SOC的关系在空间上呈现出正负效应和因子结合的显著差异,须因地制宜地采取针对性措施来有效改善土地质量状况。(3)SOC空间变异特征:本研究建模数据中2378个采样点SOC值的变化范围为5.220~33.930 g/kg,平均值为17.549g/kg,标准差5.864 g/kg,偏度和峰度分别为0.224和-0.855,经K-S检验,SOC数据符合正态分布。变异系数为33.42%,属于中等变异。通过不同方法建模预测SOC空间变异特征,GWRK法得到的SOC含量变化范围为6.35~31.93g/kg,并接近采样点的实测值。SOC呈现出“西北低,东部及南部高”的空间变异特征,高值区与低值区交错分布,也体现了SOC随自然和人为因素变化的细节信息;RK方法得到的SOC含量变化范围在5.40~29.01 g/kg,总体空间变异特征与GWRK的结果相似,但RK方法预测的结果较为平滑,与SOC空间变异实际状况还存在一定差异。(4)制图模型的比较及验证结果:GWR模型与RK模型相比,其拟合效果显著提高,GWR的拟合优度R~2(0.50)明显高于RK中的R~2(0.20)。在模型精度评价中,GWRK方法的平均绝对误差(MAE)为3.63,低于RK方法的平均绝对误差4.40;同时,GWRK方法的均方根误差(RMSE)为4.58,相较于RK方法的均方根误差5.35也较小,通过GWRK方法得出的预测结果也较为接近SOC采样实际值。因此,利用GWR模型进行SOC空间制图研究更具优势。
【学位单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S153.6;F224
【部分图文】：

研究总体技术路线图

3 研究区概况及数据处 研究区概况及数据处理.1 研究区概况本研究选择环鄱阳湖区（115°22′82″E—117°5′52″E，28°9′26″N—29°51′17″N昌、新建、进贤、九江、湖口、德安、星子、永修、都昌、鄱阳、余干 11 个县作为研究区(图 3-1)[86]。研究区属亚热带季风性气候，仲夏时节高温多雨，时节干冷少雨；年平均气温 17.3℃，年平均降水 1620mm，降水量年际变化大集中在夏季；土壤类型地带性分异从北向南依次可大致分为黄褐土、红壤、土；植被属亚热带常绿阔叶林带。研究区内大部分地区处于平原或丘陵地貌势低平，鄱阳湖湖区核心地带常年处于积水状态。该区域是我国重要的粮食基地，而且鄱阳湖湿地也被誉为中国第一大淡水湖生态湿地[87]，对调洪蓄水解污染、保持生态平衡等方面有着重要的保障作用。

环鄱阳湖区农田土壤有机碳空间变异特征及其影响因素研究高”的分布特征。湖区周边及南部大部分地区植被覆盖度较低的原因可能有：遥感影像下载的时间为 2010 年 1-3 月份，此时属于休耕季节，农作物种植较少；另一方面的原因可能是南部大部分为经济发展迅速的城市地区，经济发展推动的城市扩张增加了建设用地需求，使得城市周边原有植被覆盖较多的自然保留地或者是农用地逐渐转变为建设用地[93]。研究区内北部及四周山地区拥有大量的林地分布，城市扩张活动受地形限制较大，故其植被覆盖度相对较高。
【参考文献】

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本文编号：2847203