南方典型红壤侵蚀区土壤有机质的影响因素及精准治理.pdf
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1、第35卷第3期2023年9月亚热带水土保持Subtropical Soil and Water ConservationVol.35No3Sep.2023南方典型红壤侵蚀区土壤有机质的影响因素及精准治理”范政彬吴予彦黄紫欣陈青露关郑博瀚林扬帆儿陈志强(福建师范大学地理科学学院、碳中和未来技术学院福建福州350 117)摘要以福建省长汀县朱溪流域为研究区,综合运用遥感、冷热点分析、灰度关联度法、神经网络模型,对研究区内不同因子对土壤有机质的影响及土壤有机质的精准治理方案进行了研究。结果表明:朱溪流域西部与东北部为土壤有机质的热点区,南部与北部为冷点区;各因子对有机质含量的影响程度排序为:高程 植
2、被覆盖度 土地利用强度 坡度 水土保持措施耗费;构建的MLP神经网络模型预测的正确率高达92.6%,利用模型预测在植被恢复、工程恢复、植被工程恢复三种治理措施下土壤有机质的恢复情况,通过精确定位,可实现生态恢复措施最优的空间分布,减少因治理空间错位造成的经济损失。关键词土壤有机质;生态修复;灰色关联度分析;神经网络预测;南方红壤侵蚀区中图分类号S158Influencing Factors and Precise Control of the Soil Organic Matters in theFan Zhengbin Wu Yuyan Huang Zixin Chen Qinglu Zhe
3、ng Bohan Lin Yangfan Chen Zhiqiang(School of Geographical Sciences,School of Carbon Neutrality Future Technology of Fujian NormalAbstract:Zhuxi Watershed of Changting County was selected as the study area for the study of influenceon the soil organic matters by different factors and the precise cont
4、rol plan through the comprehensiveutilization of the remote sensing,cold and hot spot analysis,gray incidence and the neural network model,etc.The results show that:1)hot spots of soil organic matters are located at the west and north-east partof Zhuxi Watershed,while the cold spots of soil organic
5、matters are located at the south and north part ofZhuxi Watershed;2)the influence degrees of the different factors on the content of soil organic matters areranked as elevation vegetation coverage land use intensity slope degree cost of soil conservationmeasures;3)the prediction accuracy based on th
6、e MLP neural network model is up to 92.6%.By usingthe model to make the prediction of soil organic matter recovery under three governance measures ofvegetation restoration,engineering restoration and vegetation engineering restoration,through the accuratepinpoint,it will realize the optimal spatial
7、distribution of the ecological restoration measures and reduce theeconomic loss caused by the governance space dislocation.Key words:soil organic matter,ecological restoration,gray incidence analysis,neural network prediction,red soil erosion area of south China“基金项目:福建省水利科技项目“南方典型流域河湖山水林田草生命共同体的风险评
8、估与优化调控”,平和县水利局横向委托项目“平和蜜柚园水土保持与面源污染阻控研究”收稿日期:2 0 2 3-0 1-2 8作者简介:范政彬(2 0 0 3-),男,福建省仙游县人,在读本科生,主要研究方向为水土保持。文献标识码A文章编号10 0 2-2 6 51(2 0 2 3)0 3-0 0 0 1-0 5Typical Red Soil Erosion Area of South ChinaUniversity,Fuzhou Municipality of Fujian Province 350117)修回日期:2 0 2 3-0 3-16亚热带水土保持第35卷土壤有机质(SoilOrgan
9、icMatter,SO M)是泛指以各种形态和状态存在于土壤中的各种含碳有机化合物,其中包括动植物残体、微生物体及其不同分解阶段的产物,以及由分解产物合成的腐殖质等,是土壤功能和土壤质量的关键。研究土壤有机质的空间分布差异及其影响因素,对水土保持、耕地治理、土壤的可持续利用等都具有重要意义。生态系统的生态阈值难以评估,其常用的定性和定量方法能力有限,因此评估结果的精度有待提高。在部分水土流失稳定区,因地形平坦、坡度较缓等原因,未超过生态阈值,具有一定的自我恢复能力,可在不采取较高强度的治理措施下,形成良好的生态系统功能;而在部分易发生突变的区域,虽然植被覆盖度较高,但由于植被结构不合理、多年人
10、工纯林破坏肥力等原因,导致超出生态阈值而难以自主形成良好的生态系统功能。上述情况导致自然恢复与人工恢复的区域间存在较大的空间错位,即将人工恢复的重点放在可自然恢复的水土流失稳定区,而急需人工恢复措施的易发生突变区域却得不到治理,使生态系统结构和功能存在更大风险,导致后期需要更大投入。因此,结合各区域生态阈值的实际情况,制定针对性的治理措施,是实现生态恢复措施的最优空间分布和减少因治理空间错位带来的经济损失的关键之一。本研究以福建长汀朱溪流域为研究对象,利用遥感、冷热点分析、灰度关联法探究高程、坡度、植被覆盖度、土地利用强度、水土保持措施耗费共5个因子对土壤有机质的影响机制,利用神经网络模型预测
11、不同治理措施的有效性,以期为南方红壤侵蚀区的水土保持提供精准治理方案。1楼数据与方法1.1研究区概况研究区位于福建省长汀县河田镇朱溪流域(1160045116 39 2 0 E,2 518 40 260205N),地形以低山丘陵为主,水土流失历史久远,是南方红壤侵蚀区的典型代表。该区属于中亚热带季风性湿润气候,年均温18.3,年降水量140 0 2 450 mm,土壤主要为红壤、侵蚀红壤,土层厚度约为10 6 0 m,抗蚀性极差。由于长期人为破坏,地表裸露,原始植被几乎全被次生林代替。2 0 12 年到2 0 17 年,长汀县在朱溪流域采取了一系列生态恢复措施。1.2数据来源及处理本研究的土壤
12、有机质数据来源于2 0 0 9 年对朱溪流域土壤野外调查后,由团队制作的土壤有机质空间分布图。基于1:10 0 0 0 地形图生成的不规则三角网以及ArcGIS生成的坡度图层和相对高度图层,制作出数字高程模型(10 m10m)。利用2 0 17 年Sentinel-2A遥感影像,在ENVI5.3.1中提取归一化植被指数(NDVI),确定置信区间为5%95%,提取植被覆盖度。根据长汀县水土保持站的水土保持措施分布图和各种措施的投资强度,计算出2 0 12 2017年各个地点的水土保持措施耗费。土地利用类型数据源是2 0 17 年Sentinel-2A卫星遥感影像;根据野外调查的土地和植被覆被特征
13、,野外利用GPS定位各标识点,分析图谱特征,建立影像解译标志,利用解译标志和外业调查的地面实况景观照片为遥感判读提供依据,参照已有的朱溪流域土地利用分类体系和景观组分类型土地利用强度指数表,建立2 0 17 年朱溪流域土地利用强度数据库。在ArcGIS10.8软件中生成1993个有效fishnet网格(150 m150m),将土壤有机质和以上5个影响因子的值分别提取至对应的网格。1.3研究方法1.3.1(Getis-OrdG*冷热点变化分析Getis-Ord G*统计量是一种分析变量的空间分布聚集程度的指标,服从标准正态分布。利用该方法分析有机质含量的空间分布聚集程度,当统计量为正值且通过显著
14、性检验时,表示有机质含量的高值在空间呈现聚集的状态,即热点区域;当统计量为负值且通过显著性检验时,表示有机质含量的低值在空间呈现聚集的状态,即冷点区域。1.3.2灰色关联度分析法灰色关联度分析法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,衡量因素间关联程度的一种方法。选取各渔网点的高程、植被覆盖度、土地利用强度、坡度、水土保持措施的耗费作为影响因子,利用灰色关联度分析法研判各影响因子与土壤有机质含量之间的关联程度。1.3.3多层感知机神经网络模型多层感知机(MultilayerPerceptron,M LP)是一种深度学习模型,作为一种全连接人工神经网络(A r t i f i c i a l N
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