农用地质量因素与过程研究进展ppt课件

1、农用地质量要素与过程研讨进展2021年春季学术报告会创新良田工程科技 重构资源环境根底；10564564M: YFHUANGCAU.EDU黄 元 仿.提 纲 一、研讨方向与内容二、近期研讨重点与远期规划三、部分研讨进展.一、研讨方向与内容经过开展农用地质量构成过程、演化规律及其驱动要素的运用根底研讨，为建立农用地质量全面、高效、继续提升的长效机制，提供关键实际支撑。农用地质量要素与过程农用地多功能诊断与评价农用地质量与产能调控农用地质量调查与监测根本农田质量维护与管理.一、研讨方向与内容研讨农用地质量关键要素的物理、化学和生物过程的相互作用和耦合机制，提示农用地质量

2、构成过程，实现过程定量化；建立农用地质量要素的数学模型和评价方法，分析农用地质量及其关键要素的时间变化趋势和空间分布规律；研讨农用地质量要素、目的和等级变化的多尺度转换方法和模型；研讨农用地质量演化的驱动要素，提示农用地质量的演化趋势。.二、近期研讨重点与远期规划一近期研讨重点以耕地及其消费力为重点，兼顾多功能，研讨耕地质量要素要素。要素地学要素气候要素工程科技要素生态安康要素耕地农用地功能消费力多功能质量认定管理评价模拟运用提升技术趋势分析时空变化规律与尺度转换研讨.二、近期研讨重点与远期规划一近期研讨重点关键地学要素的物理、化学和生物过程的相互作用及其与作物消费力耦合机制，实现过程定量化。

3、其中，重点关注水及其驱动的水肥耦合过程与耕地消费力。关键要素的时间变化趋势与空间分布规律，研讨关键目的和等级变化的空间尺度转换。研讨耕地质量要素的综合方法，包括分等定级的评价方法与农田消费力模型。选择耕地质量关键要素，近期重点研讨以下几方面：共性根底研讨1-3.二、近期研讨重点与远期规划一近期研讨重点全球气候变化与土地流转新方式下的耕地质量演化趋势宏观全球气候变化对耕地消费才干影响过程，全球气候变化对中国耕地质量综合影响评价。今年中央一号文件就提出加大土地流转力度，组建家庭农场、农民协作社，把土地集中起来，两会多有关注谢德体、秦博勇、黄志明等等。规模化、集约化、现代化等新方式下的耕地质量演化？

4、运用根底研讨4-6.二、近期研讨重点与远期规划一近期研讨重点中低等耕地质量构成过程与关键技术低等别耕地的妨碍要素与质量提升技术，特别是新开垦含复垦耕地的质量控制与快速提升技术。中低等别产田占比近70% ，是我国消费力的潜力所在。两会多有关注谢德体、秦博勇等。高规范根本农田创建中的质量控制。运用根底研讨4-6摘自胡存智，2021.二、近期研讨重点与远期规划一近期研讨重点高等别耕地的高产高效与质量定向培育关键技术作物高产高效的耕地质量如土壤条件是什么？如何定向培育耕地质量如土壤构造与过程，为高产高效发明土壤条件。高规范根本农田创建中的质量控制。运用根底研讨4-6.二、近期研讨重点与远期规划二中远期

5、研讨规划从耕地扩展到农用地。全面表达农用地多功能的质量要素与过程。建立高规范根本农田，不能唯产能提升论，要把握农用地耕地质量的全面内涵，特别是耕地安康。实现农用地多功能的关键技术与集成。把农用地视为完好的生态系统，维护农田生态系统循环过程及其与周边环境的联络，协调人地关系，实现生态文明。.三、部分研讨进展一土壤属性的时空分析二土壤-作物系统过程模型与运用三农田用水与水分消费力李保国四高产高效的土壤条件与过程任图生.三、部分研讨进展一土壤属性的时空分析1、高程在土壤属性空间预测中的运用2、不同外部趋势变量组合与有机质空间预测3、土壤质地空间预测方法的比较4、土壤质地的空间三维模拟5、 空间分析的

6、尺度效应6、 土壤属性的时间演替.预测方法近五年共发表论文约30篇其中SCI、EI收录20篇.研讨区：北京市平谷区目的变量：土壤有机质SOM 土壤速效钾K 土壤有效磷P 土壤有效锰Mn 土壤有效铁Fe 土壤有效锌Zn 土壤pH值样本点数：887个训练点 222个验证点辅助变量：高程预测方法：OK法、RK法、CK法1、 高程在土壤属性空间预测中的运用三、部分研讨进展. 结论高程作为辅助变量，可以提高土壤属性的空间预测精度，但并不适宜一切土壤属性。 相关要素分析阐明，能否利用高程来辅助提高土壤属性的空间预测精度与土壤属性的空间自相关度具有明显的相关关系。 CK法和RK法在预测才干上没有表现出明显的

7、差别。 三、部分研讨进展.高程辅助变量在不确定性分析中的运用讨论在随机模拟计算环境下，能否可以利用高程辅助变量来提高土壤属性空间预测的准确性、部分不确定性模拟的准确性和空间不确定模拟的准确性。部分不确定性：单一点上预测值大于或小于阈值的概率。空间不确定性：一切预测点上的预测值同时大于或小于阈值的概率。三、部分研讨进展.研讨样区：密云样区、平谷样区密云样区：284个样本点平谷样区：547个样本点目的变量：土壤有机质辅助变量：高程方法：序贯高斯模拟法SGS 序贯高斯协模拟法SGCS密云样区a和平谷样区b高程图研讨区位置与采样点分布图.结论经过序贯高斯协模拟方法利用高程辅助变量： 1可以提高土壤有机

8、质预测结果的准确性 2可以提高土壤有机质空间不确定模拟的准确性 3没能提高土壤有机质部分不确定性模拟的准确性三、部分研讨进展.2、 利用不同外部趋势变量组合 预测土壤有机质空间分布讨论经过高程、坡度和地形湿度指数等地形目的之间的组合，能否可以进一步提高土壤有机质空间预测精度。比较回归克里格法RK和有限最大似然法为根底的线性无偏最优估计法BLUP-REML在不同外部趋势度情况下预测才干的表现。三、部分研讨进展.研讨区位置及采样点分布图研讨区：北京市平谷区样本点数：70个训练点，131个验证点目的变量：土壤有机质辅助变量：高程、坡度、地形湿度指数三、部分研讨进展.结论高程、坡度和地形湿度指数等地形

9、目的可以作为辅助变量用来提高土壤有机质的空间预测精度，尤其是经过不同的地形目的之间的组合，能进一步提高预测精度。在样本点数比较小的情况下，在预测具有空间趋势的土壤属性方面，有限最大似然法为根底的线性无偏最优估计法BLUP-REML是一种比较可靠的预测方法 。三、部分研讨进展.以地形要素和分类变量组合辅助变量的土壤有机质空间预测地理位置与样点分布图坡长因子图土壤质地图三、部分研讨进展.地形要素根本属性复合属性分类变量土壤质地土地利用土壤有机质辅助变量组合1辅助变量组合2土壤有机质空间分布空间格局的环境相关分析基于环境相关分析的空间预测方差分析皮尔森相关分析多元线性逐渐回归普通克里格法回归克里格法

10、分类变量以及何种分类变量对土壤有机质空间预测精度的影响三、部分研讨进展.结论地形要素、土壤质地和母质类型等自然、内在性质决议着土壤有机质的空间分布。母质类型样本数（个）显著性检验结果（g kg-1）长石岩类风化物12214.72bcd冲积物468.59e非碳酸盐3512.33d钙质岩类风化物3314.47bcd耕种型8416.25abc硅质岩类风化物3418.04a 洪积冲积物5614.32bcd黄土性母质2112.32d人工堆垫物2213.42dc铁镁质岩类风化物1616.94ab不同高程组有机质含量盒形图不同母质类型各颗粒组成均值两两比较结果三、部分研讨进展高程组m土壤有机质含量g kg-

11、1不同母质类型间土壤有机质含量差别显著.将分类变量和地形要素等思索到空间预测中较大幅度地提高土壤有机质空间预测精度。不同辅助变量组合下的实测、预测对比图三、部分研讨进展样点编号不同预测方法的均方根误差相对提高值RIM2变量组合下的回归克里格法RI值达37.48%辅助变量组合1(M1):高程辅助变量组合2(M2):高程、母质回归预测和普通克里格模型平滑效应，趋中趋势，须对残差再进展预测以降低预测残差。在M2辅助下的回归克里格法预测结果与实测值最为接近。.研讨区：北京市延庆县南部采样间隔：300m 300m采样点：210个训练点186个，验证点24个插值方法：基于对称对数比如法转换的普通克里格法基

12、于非对称对数比如法转换的普通克里格法成分克里格法3、土壤质地空间预测方法的比较三、部分研讨进展.结果阐明 成分克里格方法预测精度最高，RMSE相对提高将近17%。成分克里格是直接对土壤质地进展插值，能保证其是最优无偏估计。非对称对数比转换的普通克里格.基于成分数据特征和环境变量辅助的土壤质地空间插值地理位置、样点和高程图土地利用与土壤图三、部分研讨进展.土壤有机质土壤类型土壤容重高程土壤质地土 壤 质 地 空 间 分 布已思索成分数据特征的方法方差分析成分克里格法CK基于对称对数比转换的普通克里格法OK-SLR基于对称对数比转换的回归克里格法(RK-SLR将成分数据特征和环境变量思索到土壤质地

13、空间插值中最优辅助变量组合数据转换三、部分研讨进展对称对数比转换SLR.结论综合思索均方根误差RMSE、规范化克里格方差MSDR 、RMSE相对提高值和Aitchisons distance (DA) ，成分克里格CK预测精度最高。RI相对提高值，以对称对数比转换的普通克里格法为参考方法成分克里格法基于对称对数比转换的回归克里格法土壤颗粒均方根误差提高值三、部分研讨进展47%13 %46%46%8%6%.不同预测方法的Aitchisons distance图t检验显示，成分克里格法与基于对称对数比转换的回归克里格法与基于对称对数比转换的普通克里格法DA存在显著差别，阐明前两种方法明显优于后者。

14、CK较为集中三、部分研讨进展.1顺序指示模拟算法在土壤质地空间分布三维模拟中的运用15 km2区域，个土壤剖面，运用指示变异函数和顺序指示模拟算法分析和模拟土壤质地的空间分布。4、土壤质地的空间分布三维模拟算法研讨三、部分研讨进展.三维顺序指示模拟实现结果阐明，土壤质地在垂直方向上具有很强的空间自相关性；而在程度方向上空间自相关性较弱，阐明土壤质地有能够在程度方向变异较大，或者本研讨所采样的程度采样间隔稍大。顺序指示模拟算法在这种尺度下可以反映土壤质地层次的空间变异。三、部分研讨进展.2顺序指示和转移概率指示模拟方法对小尺度土壤粘粒含量空间模拟的对比研讨以1 m3土体，运用激光粒径分析仪对粘粒

15、含量进展了测定，并将测定数据转化为指示数据。分别运用指示变异函数和转移概率变异函数进展空间变异分析。 三、部分研讨进展.顺序指示模拟SIS方法低估了主变量，同时高估了辅变量，而转移概率指示模拟TPROGS能将这两种变量很好的再现。此外，与实测数据相比，在SIS结果中粘粒含量分布的空间衔接性显著地减少，而在TPROGS中却能很好的再现。因此，TPROGS更可以反映粘粒含量的三维空间分布特征。顺序指示模拟结果三维实现转移概率指示模拟结果三维实现三、部分研讨进展.5、 空间分析的尺度效应对比分析不同空间尺度下矩量法MoM和有限最大似然法REML在计算变异函数准确性方面的表现。三、部分研讨进展空间尺度

16、对变异函数的影响.研讨区位置：北京市大兴区尺度样区选择：40km、30km、20km、10km目的变量：土壤有机质、土壤有效锰有限最大似然法在提高空间预测精度方面效果能否明显与研讨区的空间尺度紧紧相关。土壤有机质和土壤速效锰的分析结果阐明，有限最大似然法在20km和30km尺度具有比较好的表现 。三、部分研讨进展.三、部分研讨进展6、 土壤属性的时间演替(a) 1980(b) 2000(c) 2000-1980(a)1980(b)2000(c)2000-1980土壤有机质含量变化平均增长46.81%(从 8.78 到 12.89g/kg ).三、部分研讨进展1980-2021土壤有机质含量下降

17、？过量施用化肥，综合影响，综合要素！土壤有机质也有质量问题秸秆还田、绿肥作物！.三、部分研讨进展二土壤-作物系统过程模型与运用结合模型总体关系图土壤水分模拟子模块土壤氮素模拟子模块综合了胡克林、李保国、陈研等人的部分研讨成果.气候模块；土壤模块；作物模块；田间管理模块土壤-作物系统模拟软件(SPWS)三、部分研讨进展.41区域尺度土壤-作物系统水分溶质运移模拟软件(SPWS-GIS) 利用ArcGIS中ArcObject提供的组件GIS开发方法，实现了土壤-作物系统模型与GIS的完全结合。 三、部分研讨进展.农田生态系统土壤碳氮循环模拟软件(CNCM)三、部分研讨进展.相关软件著作权登记1 土壤-作物系统模拟软件， 2005SRBJ09812区域尺度土壤-作物系统水分溶质运移模拟，2006SRBJ06583区域尺度作物消费潜力模拟软件，2021SRBJ14374县域土壤资源管理信息系统，2021SRBJ52815县域耕地配肥信息系统，2021SRBJ58606县域地力与作物适宜性评价信息系统，2021S