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南京土壤所在模型預測土壤可蝕性空間研究方面取得進展

2021-07-09 分享到:

土壤侵蝕是土壤與糧食安全面臨的主要威脅之一。爲阻控土壤侵蝕,需進行土壤侵蝕影響因子的定量化研究。土壤可蝕性(soil erodibility)能反映土壤對侵蝕外營力剝蝕和搬運的敏感程度,是組成土壤侵蝕模型的重要因子之一,常使用指標K表示。然而,由于實地測量K值樣點密度稀疏,亟需發展K值空間尺度擴展方法。如何利用有限的樣點數據提升K值空間分布圖的精度,是目前區域尺度K值研究的瓶頸。

南京土壤所水保團隊圍繞土壤可蝕性進行了長期研究。之前基于二普數據利用1:50萬土壤類型圖完成的全國水蝕區土壤可蝕性K值計算及宏觀分布,爲國務院第1次全國水利普查-土壤侵蝕普查提供了基礎數據,然而在研究中發現該數據有進一步優化和精度提升的可能。

此次研究基于成土因素空间分布与土壤类型具有一致性的思路,利用随机森林回归模型与63项成土因素指标进行K值拟合,结果发现,坡度、高程、最大降雨量、温度季节性、夏冬季节地表温度以及NDVI指标是预测K值的重要环境变量。通过5折交叉验证法对随机森林调参的结果显示,冗余变量对模型精度的影响较小,同时优化了模型的决策树个数 (ntree) 与属性特征个数 (mtry)。最终采用优化的随机森林模型预测得到250米空间分辨率的太湖流域片土壤可蚀性K值空间分布图 (图1c),并在90%置信区间下得到K值的预测上、下限。该方法显著提升了K值图的空间分辨率,比目前公认的全国土壤可蚀性因子图的平均图斑面积细化了100倍。这一工作通过模型学习方法有效提升了我国土壤可蚀性因子空间尺度扩展精度,并形成利用成土因素预测K值的理论依据,制图结果可服务于水土保持相关部门的管理与决策工作等。

该研究成果发表在水土保持领域专业期刊 (Q1) International Soil and Water Conservation Research (IF2020=6.027) 上,南京土壤研究所博士后田芷源为論文第一作者,研究员梁音为論文通讯作者。该研究得到了水利部水土保持监测中心、江苏省博士后基金和太湖流域管理局的基金资助。

文章鏈接

  

  图1 土壤可蚀性K值在太湖流域片 (a) 样点分布,(b) 克里格插值,以及 (c) 随机森林模型预测图