分类: 地球科学 >> 地球科学其他学科 提交时间: 2019-09-11 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要: 为定量描述干旱区绿洲盐渍化土壤的粒径分布特征,对38个土壤样品的粒径分布与含盐量进行测定,并基于分形理论定量表征了研究区盐渍土和非盐渍土的土壤粒径分布特征。结果表明:粉粒的体积分数占主导地位,砂粒和黏粒次之;土壤含盐量与粉粒和黏粒体积分数呈正相关,而与黏粒呈负相关;单重分形维数D值介于1.990~2.349,且与土壤黏粒和粉粒含量成正比,相关系数分别为0.81和0.64(P<0.01),与砂粒含量呈反比,相关系数为-0.67(P<0.01);[WTBZ]土壤粒径分布具有多重分形特征,盐渍土(含盐量≥3 g·kg-1)的粒径分布较非盐渍土(<3 g·kg-1)更广,非均匀性更强;土壤含盐量与多重分形信息维D1和D1/D0呈极显著负相关,相关系数分别为-0.265(P<0.01)和-0.283(P<0.01),与多重分形谱谱宽呈现极显著正相关,相关系数为0.206(P<0.01),而与D、容量维D0[WTBZ]和多重分形谱性状特性均没有显著相关性。
分类: 地球科学 >> 地球科学其他学科 提交时间: 2019-09-11 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要: 以渭干河—库车河绿洲(渭—库绿洲)为研究区,采用在机器学习方面具有明显优势的随机森林回归算法,对绿洲内的4种典型植被(棉花、芦苇、杨树、大枣)叶片的叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development, SPAD)进行估算和验证。首先基于“红边”处光谱信息丰富的哨兵2号(Sentinel-2)影像和由其衍生的一阶微分、二阶微分影像各提取23种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,加入3种影响植物生长的土壤参量(土壤含水量,土壤有机质,土壤电导率)作为影响叶片SPAD的特征变量,再根据以上特征变量对每种植被叶片各建立3种方案的SPAD估算模型,从而实现对绿洲内植被叶绿素的监测。结果表明:① 影像经一阶微分再提取的植被指数相比原位光谱植被指数,在SPAD估测模型中起到了更重要的作用,在随机森林算法的重要性排序中位居前列;② 4种植被叶片的SPAD估测模型都取得了不错的效果,芦苇叶片尤为显著,确定系数(R2)达到了0.926;③ 分析对比3种方案下模型预测能力,方案3(包含土壤参量)的预测能力卓越〔2.143方案1>方案2,土壤属性和模型预测结果有较强的非线性相关。Sentinel-2数据具有理想的估算绿洲植被叶绿素含量的潜力,提供了一种高效、低成本、潜在高精度的方案来估算叶绿素含量,可为干旱区绿洲农业、生态系统实现更有效的保护和管理提供参考。
分类: 地球科学 >> 地球科学其他学科 提交时间: 2019-09-09 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要: 基于艾比湖绿洲4个气象站1960—2013年逐月的气候资料,计算了干燥指数。结果表明:① 艾比湖绿洲近54 a干燥指数的均值为6.97,属于干旱地区,干燥指数呈显著下降趋势,并且持续性较强,下降幅度约为0.49·(10a)-1(P<0.05);夏季的干燥指数最大,为9.04,冬季最小,仅为2.20。② 艾比湖绿洲全年干燥指数在1985年发生突变性减小,夏季和冬季发生突变性减小的年份为1991年和1983年,而春季和秋季不存在突变点。③ 艾比湖绿洲干燥指数的演变过程存在着7~8 a和20~21 a的周期变化,其变化的第一主周期为9 a,第二、三周期分别为21 a和5 a。④ 干燥指数对于风速的变化最为敏感,并且相对贡献率最高,而日照时数的变化最不敏感。
分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2020-01-06 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要: 土壤电导率 (Electrical conductivity, EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光—近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模拟数据及其5种预处理后的三维光谱指数 (Three-dimensional spectral index, TDSI),采用梯度提升回归树算法 (Gradient boosting regression tree, GBRT) 建立3种卫星土壤EC估算模型,并比对加入TDSI后模型精度的变化。结果表明:在不同土壤EC条件下,3种卫星具有相似的光谱趋势,均在红、近红外波段附近反射率较高;TDSI与土壤EC相关性基本均在0.4以上,最大程度保留了与土壤EC敏感度高的红、绿、蓝、近红外、短波红外波段信息;GBRT对于土壤EC估算能力表现突出,3种卫星对土壤EC的最佳预测精度R2分别为0.831、0.847、0.903,在加入TDSI后,R2分别提高至0.835、0.857、0.935,综合分析发现,Sentinel 3对土壤EC估算效果最佳 (R2=0.935,均方根误差RMSE=2.986 mS·cm-1,赤池信息准则AIC=57.500)。通过利用波谱响应技术结合TDSI深度挖掘波段间的协同信息,采用GBRT验证了不同卫星对土壤R2的估算效果,二者相结合可以有效提升模型预测精度,为干旱区土壤盐渍化定量监测与防控提供有利指导。