農(nóng)用地質(zhì)量因素與過(guò)程研究進(jìn)展

1、農(nóng)用地質(zhì)量因素與過(guò)程研究進(jìn)展農(nóng)用地質(zhì)量因素與過(guò)程研究進(jìn)展2013年春季學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)年春季學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)創(chuàng)新良田工程科技創(chuàng)新良田工程科技 重構(gòu)資源環(huán)境基礎(chǔ)重構(gòu)資源環(huán)境基礎(chǔ)電話：電話O）；）M）Email: YFHUANGCAU.EDU.CN黃黃 元元 仿仿提提 綱綱 一、研究方向與內(nèi)容一、研究方向與內(nèi)容二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展一、研究方向與內(nèi)容一、研究方向與內(nèi)容通過(guò)開展農(nóng)用地質(zhì)量形成通過(guò)開展農(nóng)用地質(zhì)量形成過(guò)程、演變規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)過(guò)程、演變規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)因素的應(yīng)用基礎(chǔ)研究，為因素的應(yīng)用基礎(chǔ)研究，

2、為建立農(nóng)用地質(zhì)量全面、高建立農(nóng)用地質(zhì)量全面、高效、持續(xù)提升的長(zhǎng)效機(jī)制，效、持續(xù)提升的長(zhǎng)效機(jī)制，提供關(guān)鍵理論支撐。提供關(guān)鍵理論支撐。農(nóng)用地質(zhì)量農(nóng)用地質(zhì)量因素與過(guò)程因素與過(guò)程農(nóng)用地多功能農(nóng)用地多功能診斷與評(píng)價(jià)診斷與評(píng)價(jià)農(nóng)用地質(zhì)量與產(chǎn)能調(diào)控農(nóng)用地質(zhì)量與產(chǎn)能調(diào)控農(nóng)用地質(zhì)量調(diào)查與監(jiān)測(cè)農(nóng)用地質(zhì)量調(diào)查與監(jiān)測(cè)基本農(nóng)田質(zhì)量保護(hù)與管理基本農(nóng)田質(zhì)量保護(hù)與管理一、研究方向與內(nèi)容一、研究方向與內(nèi)容研究農(nóng)用地質(zhì)量關(guān)鍵要素的物理、化學(xué)和研究農(nóng)用地質(zhì)量關(guān)鍵要素的物理、化學(xué)和生物過(guò)程的相互作用和耦合機(jī)制，揭示農(nóng)生物過(guò)程的相互作用和耦合機(jī)制，揭示農(nóng)用地質(zhì)量形成過(guò)程，實(shí)現(xiàn)過(guò)程定量化；用地質(zhì)量形成過(guò)程，實(shí)現(xiàn)過(guò)程定量化；建立農(nóng)用地質(zhì)量

3、要素的數(shù)學(xué)模型和評(píng)價(jià)方建立農(nóng)用地質(zhì)量要素的數(shù)學(xué)模型和評(píng)價(jià)方法，分析農(nóng)用地質(zhì)量及其關(guān)鍵要素的時(shí)間法，分析農(nóng)用地質(zhì)量及其關(guān)鍵要素的時(shí)間變化趨勢(shì)和空間分布規(guī)律；變化趨勢(shì)和空間分布規(guī)律；研究農(nóng)用地質(zhì)量因素、指標(biāo)和等級(jí)變化的研究農(nóng)用地質(zhì)量因素、指標(biāo)和等級(jí)變化的多尺度轉(zhuǎn)換方法和模型；多尺度轉(zhuǎn)換方法和模型；研究農(nóng)用地質(zhì)量演變的驅(qū)動(dòng)因素，揭示農(nóng)研究農(nóng)用地質(zhì)量演變的驅(qū)動(dòng)因素，揭示農(nóng)用地質(zhì)量的演變趨勢(shì)。用地質(zhì)量的演變趨勢(shì)。二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃（一）近期研究重點(diǎn)（一）近期研究重點(diǎn)以以耕地耕地及其及其生產(chǎn)力生產(chǎn)力為重點(diǎn)，兼顧多功能，研究耕地質(zhì)量因素為重點(diǎn)，兼顧多功能，研究耕地質(zhì)量因素（

4、要素）。（要素）。因素因素地學(xué)因素地學(xué)因素氣候因素氣候因素工程（科技）因素工程（科技）因素生態(tài)（健康）因素生態(tài)（健康）因素耕地耕地農(nóng)用地功能功能生產(chǎn)力生產(chǎn)力多功能多功能質(zhì)量質(zhì)量認(rèn)定管理認(rèn)定管理評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)模擬模擬應(yīng)用應(yīng)用提升技術(shù)提升技術(shù)趨勢(shì)分析趨勢(shì)分析時(shí)空變化規(guī)律與時(shí)空變化規(guī)律與尺度轉(zhuǎn)換研究尺度轉(zhuǎn)換研究二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃（一）近期研究重點(diǎn)（一）近期研究重點(diǎn)關(guān)鍵關(guān)鍵地學(xué)地學(xué)要素的物理、化學(xué)和生物過(guò)程的相互作用要素的物理、化學(xué)和生物過(guò)程的相互作用及其及其與作物生產(chǎn)力與作物生產(chǎn)力耦合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)過(guò)程定量化耦合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)過(guò)程定量化。其中，重點(diǎn)。其中，重點(diǎn)關(guān)注水及其驅(qū)動(dòng)的水肥

5、耦合過(guò)程與耕地生產(chǎn)力。關(guān)注水及其驅(qū)動(dòng)的水肥耦合過(guò)程與耕地生產(chǎn)力。關(guān)鍵要素的時(shí)間變化趨勢(shì)關(guān)鍵要素的時(shí)間變化趨勢(shì)與與空間分布規(guī)律空間分布規(guī)律，研究研究關(guān)鍵關(guān)鍵指指標(biāo)和等級(jí)變化的標(biāo)和等級(jí)變化的空間空間尺度轉(zhuǎn)換尺度轉(zhuǎn)換。研究耕地質(zhì)量要素的綜合方法，包括分等定級(jí)的研究耕地質(zhì)量要素的綜合方法，包括分等定級(jí)的評(píng)價(jià)方評(píng)價(jià)方法法與農(nóng)田生產(chǎn)力模型。與農(nóng)田生產(chǎn)力模型。選擇耕地質(zhì)量選擇耕地質(zhì)量關(guān)鍵要素關(guān)鍵要素，近期重點(diǎn)研究以下幾方面：，近期重點(diǎn)研究以下幾方面：共性基礎(chǔ)研究（共性基礎(chǔ)研究（1-3）二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃（一）近期研究重點(diǎn)（一）近期研究重點(diǎn)全球氣候變化與土地流轉(zhuǎn)新形式下的耕地

6、全球氣候變化與土地流轉(zhuǎn)新形式下的耕地質(zhì)量演變趨勢(shì)質(zhì)量演變趨勢(shì)（宏觀）（宏觀）全球氣候變化對(duì)耕地生產(chǎn)能力影響過(guò)程，全球氣候變化全球氣候變化對(duì)耕地生產(chǎn)能力影響過(guò)程，全球氣候變化對(duì)中國(guó)耕地質(zhì)量綜合影響評(píng)估。對(duì)中國(guó)耕地質(zhì)量綜合影響評(píng)估。今年中央一號(hào)文件就提出加大土地流轉(zhuǎn)力度，組建家庭今年中央一號(hào)文件就提出加大土地流轉(zhuǎn)力度，組建家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社，把土地集中起來(lái)，兩會(huì)多有關(guān)注（農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社，把土地集中起來(lái)，兩會(huì)多有關(guān)注（謝德體、秦博勇、黃志明等等）。規(guī)?；⒓s化、現(xiàn)謝德體、秦博勇、黃志明等等）。規(guī)?；?、集約化、現(xiàn)代化等新形式下的耕地質(zhì)量演變？代化等新形式下的耕地質(zhì)量演變？應(yīng)用基礎(chǔ)研究（應(yīng)用基礎(chǔ)研

7、究（4-6）二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃（一）近期研究重點(diǎn)（一）近期研究重點(diǎn)中低等耕地質(zhì)量形成過(guò)程與關(guān)鍵技術(shù)中低等耕地質(zhì)量形成過(guò)程與關(guān)鍵技術(shù)低等別耕地的障礙因素與質(zhì)量提升技術(shù)，特別是新開墾（低等別耕地的障礙因素與質(zhì)量提升技術(shù)，特別是新開墾（含復(fù)墾）耕地的質(zhì)量控制與快速提升技術(shù)。含復(fù)墾）耕地的質(zhì)量控制與快速提升技術(shù)。中低等別（產(chǎn)）田占比近中低等別（產(chǎn)）田占比近70% ，是我國(guó)生產(chǎn)力的潛力所，是我國(guó)生產(chǎn)力的潛力所在。兩會(huì)多有關(guān)注（謝德體、秦博勇等）。在。兩會(huì)多有關(guān)注（謝德體、秦博勇等）。高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田創(chuàng)建中的質(zhì)量控制。高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田創(chuàng)建中的質(zhì)量控制。應(yīng)用基礎(chǔ)研究（應(yīng)用基礎(chǔ)研

8、究（4-6）（摘自胡存智，2012）二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃（一）近期研究重點(diǎn)（一）近期研究重點(diǎn)高等別耕地的高產(chǎn)高效與質(zhì)量定向培育關(guān)鍵技術(shù)高等別耕地的高產(chǎn)高效與質(zhì)量定向培育關(guān)鍵技術(shù)作物高產(chǎn)高效的耕地質(zhì)量（如土壤條件）是什么？作物高產(chǎn)高效的耕地質(zhì)量（如土壤條件）是什么？如何定向培育耕地質(zhì)量（如土壤結(jié)構(gòu)與過(guò)程），為高產(chǎn)如何定向培育耕地質(zhì)量（如土壤結(jié)構(gòu)與過(guò)程），為高產(chǎn)高效創(chuàng)造土壤條件。高效創(chuàng)造土壤條件。高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田創(chuàng)建中的質(zhì)量控制。高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田創(chuàng)建中的質(zhì)量控制。應(yīng)用基礎(chǔ)研究（應(yīng)用基礎(chǔ)研究（4-6）二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃二、近期研究重點(diǎn)與遠(yuǎn)期規(guī)劃（二）中遠(yuǎn)期研究規(guī)劃

9、（二）中遠(yuǎn)期研究規(guī)劃從耕地?cái)U(kuò)展到農(nóng)用地。從耕地?cái)U(kuò)展到農(nóng)用地。全面體現(xiàn)農(nóng)用地多功能的質(zhì)量要素與過(guò)程。全面體現(xiàn)農(nóng)用地多功能的質(zhì)量要素與過(guò)程。建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田，不能唯產(chǎn)能提升論，要把握農(nóng)用地（耕地）質(zhì)量的全面內(nèi)涵，特別是耕地健康。實(shí)現(xiàn)農(nóng)用地多功能的關(guān)鍵技術(shù)與集成。實(shí)現(xiàn)農(nóng)用地多功能的關(guān)鍵技術(shù)與集成。把農(nóng)用地視為完整的生態(tài)系統(tǒng)，維護(hù)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)過(guò)程及其與周邊環(huán)境的聯(lián)系，協(xié)調(diào)人地關(guān)系，實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展（一）土壤屬性的時(shí)空分析（一）土壤屬性的時(shí)空分析（二）土壤（二）土壤-作物系統(tǒng)過(guò)程模型與應(yīng)用作物系統(tǒng)過(guò)程模型與應(yīng)用（三）農(nóng)田用水與水分生產(chǎn)力（李保國(guó)）（三）農(nóng)田用水與水分生

10、產(chǎn)力（李保國(guó)）（四）高產(chǎn)高效的土壤條件與過(guò)程（任圖生）（四）高產(chǎn)高效的土壤條件與過(guò)程（任圖生）三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展（一）土壤屬性的時(shí)空分析（一）土壤屬性的時(shí)空分析1、高程在土壤屬性空間預(yù)測(cè)中的應(yīng)用、高程在土壤屬性空間預(yù)測(cè)中的應(yīng)用2、不同外部趨勢(shì)變量（組合）與有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)、不同外部趨勢(shì)變量（組合）與有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)3、土壤質(zhì)地空間預(yù)測(cè)方法的比較、土壤質(zhì)地空間預(yù)測(cè)方法的比較4、土壤質(zhì)地的空間三維模擬土壤質(zhì)地的空間三維模擬5、 空間分析的尺度效應(yīng)空間分析的尺度效應(yīng)6、 土壤屬性的時(shí)間演替土壤屬性的時(shí)間演替.預(yù)測(cè)方法近五年共發(fā)表論文約近五年共發(fā)表論文約30篇篇（其中（其中SCI、EI收錄收

11、錄20篇）篇）研究區(qū)：北京市平谷區(qū)研究區(qū)：北京市平谷區(qū)目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)（目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)（SOM） 土壤速效鉀（土壤速效鉀（K） 土壤有效磷（土壤有效磷（P） 土壤有效錳（土壤有效錳（Mn） 土壤有效鐵（土壤有效鐵（Fe） 土壤有效鋅（土壤有效鋅（Zn） 土壤土壤pH值值樣本點(diǎn)數(shù)：樣本點(diǎn)數(shù)：887個(gè)訓(xùn)練點(diǎn)個(gè)訓(xùn)練點(diǎn) 222個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)輔助變量：高程輔助變量：高程預(yù)測(cè)方法：預(yù)測(cè)方法：OK法、法、RK法、法、CK法法1、 高程在土壤屬性空間預(yù)測(cè)中的應(yīng)用高程在土壤屬性空間預(yù)測(cè)中的應(yīng)用三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展p 結(jié)論結(jié)論高程作為輔助變量，可以提高土壤屬性的空間預(yù)測(cè)精度，高程作為輔助變

12、量，可以提高土壤屬性的空間預(yù)測(cè)精度，但并不適合所有土壤屬性。但并不適合所有土壤屬性。 相關(guān)因素分析表明，能否利用高程來(lái)輔助提高土壤屬性的相關(guān)因素分析表明，能否利用高程來(lái)輔助提高土壤屬性的空間預(yù)測(cè)精度與土壤屬性的空間自相關(guān)度具有明顯的相關(guān)空間預(yù)測(cè)精度與土壤屬性的空間自相關(guān)度具有明顯的相關(guān)關(guān)系。關(guān)系。 CK法和法和RK法在預(yù)測(cè)能力上法在預(yù)測(cè)能力上沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的差別。沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的差別。 三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展高程輔助變量在不確定性分析中的應(yīng)用高程輔助變量在不確定性分析中的應(yīng)用 探討在隨機(jī)模擬計(jì)算環(huán)境下，是否可以利用高程探討在隨機(jī)模擬計(jì)算環(huán)境下，是否可以利用高程輔助變量來(lái)提高土壤屬性空

13、間預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、局輔助變量來(lái)提高土壤屬性空間預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、局部不確定性模擬的準(zhǔn)確性和空間不確定模擬的準(zhǔn)部不確定性模擬的準(zhǔn)確性和空間不確定模擬的準(zhǔn)確性。確性。局部不確定性局部不確定性：?jiǎn)我稽c(diǎn)上預(yù)測(cè)值大于或小于閾值的概：?jiǎn)我稽c(diǎn)上預(yù)測(cè)值大于或小于閾值的概率。率?？臻g不確定性空間不確定性：所有預(yù)測(cè)點(diǎn)上的預(yù)測(cè)值同時(shí)大于或?。核蓄A(yù)測(cè)點(diǎn)上的預(yù)測(cè)值同時(shí)大于或小于閾值的概率。于閾值的概率。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展研究樣區(qū)：密云樣區(qū)、平谷樣區(qū)研究樣區(qū)：密云樣區(qū)、平谷樣區(qū)密云樣區(qū)：密云樣區(qū)：284個(gè)樣本點(diǎn)個(gè)樣本點(diǎn)平谷樣區(qū)：平谷樣區(qū)：547個(gè)樣本點(diǎn)個(gè)樣本點(diǎn)目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)輔助變量：高

14、程輔助變量：高程方法：序貫高斯模擬法（方法：序貫高斯模擬法（SGS） 序貫高斯協(xié)模擬法（序貫高斯協(xié)模擬法（SGCS）密云樣區(qū)（a）和平谷樣區(qū)（b）高程圖研究區(qū)位置與采樣點(diǎn)分布圖結(jié)論結(jié)論通過(guò)序貫高斯協(xié)模擬方法利用高程輔助變量通過(guò)序貫高斯協(xié)模擬方法利用高程輔助變量： （1）可以提高土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性可以提高土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性 （2）可以提高土壤有機(jī)質(zhì)空間不確定模擬的準(zhǔn)確性）可以提高土壤有機(jī)質(zhì)空間不確定模擬的準(zhǔn)確性 （3）沒(méi)能提高土壤有機(jī)質(zhì)局部不確定性模擬的準(zhǔn)確）沒(méi)能提高土壤有機(jī)質(zhì)局部不確定性模擬的準(zhǔn)確性性三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展2、 利用不同外部趨勢(shì)變量（組合）利用不同外部

15、趨勢(shì)變量（組合） 預(yù)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)空間分布預(yù)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)空間分布 探討通過(guò)高程、坡度和地形濕度指數(shù)等地形指標(biāo)之間探討通過(guò)高程、坡度和地形濕度指數(shù)等地形指標(biāo)之間的組合，是否可以進(jìn)一步提高土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)精的組合，是否可以進(jìn)一步提高土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)精度。度。 比較回歸克里格法（比較回歸克里格法（RK）和有限最大似然法為基礎(chǔ)的）和有限最大似然法為基礎(chǔ)的線性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)法（線性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)法（BLUP-REML）在不同外部趨）在不同外部趨勢(shì)度情況下預(yù)測(cè)能力的表現(xiàn)。勢(shì)度情況下預(yù)測(cè)能力的表現(xiàn)。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展研究區(qū)位置及采樣點(diǎn)分布圖研究區(qū)位置及采樣點(diǎn)分布圖研究區(qū)：北京市平谷研究區(qū)：北京市

16、平谷區(qū)區(qū)樣本點(diǎn)數(shù)：樣本點(diǎn)數(shù)：70個(gè)訓(xùn)練個(gè)訓(xùn)練點(diǎn)，點(diǎn)，131個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)目標(biāo)變量：土壤有機(jī)目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)輔助變量：高程、坡輔助變量：高程、坡度、地形濕度指數(shù)度、地形濕度指數(shù)三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展結(jié)論結(jié)論高程、坡度和地形濕度指數(shù)等地形指標(biāo)可以作為輔助變量高程、坡度和地形濕度指數(shù)等地形指標(biāo)可以作為輔助變量用來(lái)提高土壤有機(jī)質(zhì)的空間預(yù)測(cè)精度，尤其是通過(guò)不同的用來(lái)提高土壤有機(jī)質(zhì)的空間預(yù)測(cè)精度，尤其是通過(guò)不同的地形指標(biāo)之間的組合，能進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。地形指標(biāo)之間的組合，能進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。在樣本點(diǎn)數(shù)比較小的情況下，在預(yù)測(cè)具有空間趨勢(shì)的土壤在樣本點(diǎn)數(shù)比較小的情況下，在預(yù)測(cè)具有空間趨勢(shì)

17、的土壤屬性方面，有限最大似然法為基礎(chǔ)的線性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)法屬性方面，有限最大似然法為基礎(chǔ)的線性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)法（BLUP-REML）是一種比較可靠的預(yù)測(cè)方法）是一種比較可靠的預(yù)測(cè)方法 。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展以地形因素和分類變量組合輔助變量的土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)以地形因素和分類變量組合輔助變量的土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)地理位置與樣點(diǎn)分布圖地理位置與樣點(diǎn)分布圖坡長(zhǎng)因子圖坡長(zhǎng)因子圖土壤質(zhì)地圖土壤質(zhì)地圖三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展地形因素地形因素基本屬性基本屬性復(fù)合屬性復(fù)合屬性分類變量分類變量土壤質(zhì)地土壤質(zhì)地土地利用土地利用土壤有機(jī)質(zhì)土壤有機(jī)質(zhì)輔助變量組合輔助變量組合1輔助變量組合輔助變量組合2土

18、壤有機(jī)質(zhì)空間分布土壤有機(jī)質(zhì)空間分布空間格局的環(huán)境相關(guān)分析空間格局的環(huán)境相關(guān)分析基于環(huán)境相關(guān)分析的空間預(yù)測(cè)基于環(huán)境相關(guān)分析的空間預(yù)測(cè)方差分方差分析析皮爾森皮爾森相關(guān)分相關(guān)分析析多元線多元線性逐步性逐步回歸回歸普通克普通克里格法里格法回歸克回歸克里格法里格法分類變量以及何種分類變量對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)精度的影響分類變量以及何種分類變量對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)精度的影響三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展結(jié)論結(jié)論u地形因素、土壤質(zhì)地和母質(zhì)類型等自然、內(nèi)在性質(zhì)決定著土壤地形因素、土壤質(zhì)地和母質(zhì)類型等自然、內(nèi)在性質(zhì)決定著土壤有機(jī)質(zhì)的空間分布有機(jī)質(zhì)的空間分布。母質(zhì)類型樣本數(shù)（個(gè)）顯著性檢驗(yàn)結(jié)果（g kg-1）長(zhǎng)石

19、巖類風(fēng)化物12214.72bcd沖積物468.59e非碳酸鹽3512.33d鈣質(zhì)巖類風(fēng)化物3314.47bcd耕種型8416.25abc硅質(zhì)巖類風(fēng)化物3418.04a 洪積沖積物5614.32bcd黃土性母質(zhì)2112.32d人工堆墊物2213.42dc鐵鎂質(zhì)巖類風(fēng)化物1616.94ab不同高程組有機(jī)質(zhì)含量盒形圖不同高程組有機(jī)質(zhì)含量盒形圖不同母質(zhì)類型各顆粒組成均值兩兩比較結(jié)果不同母質(zhì)類型各顆粒組成均值兩兩比較結(jié)果三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展高程組（高程組（m）土壤有機(jī)質(zhì)含量（土壤有機(jī)質(zhì)含量（g kg-1）不同不同母質(zhì)母質(zhì)類型類型間土間土壤有壤有機(jī)質(zhì)機(jī)質(zhì)含量含量差異差異顯著顯著u將分類變量和地

20、形因素等將分類變量和地形因素等考慮到空間預(yù)測(cè)中考慮到空間預(yù)測(cè)中較大幅度較大幅度地提高土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)地提高土壤有機(jī)質(zhì)空間預(yù)測(cè)精度。精度。不同輔助變量組合下的實(shí)測(cè)、預(yù)測(cè)對(duì)比圖不同輔助變量組合下的實(shí)測(cè)、預(yù)測(cè)對(duì)比圖三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展（樣點(diǎn)編號(hào)）（樣點(diǎn)編號(hào)）不同預(yù)測(cè)方法的不同預(yù)測(cè)方法的均方根誤差均方根誤差相對(duì)提高值（相對(duì)提高值（RI）M2變量組合下的回歸克里變量組合下的回歸克里格法格法RI值達(dá)值達(dá)37.48%輔助變量組合輔助變量組合1(M1):高程高程輔助變量組合輔助變量組合2(M2):高程、母質(zhì)高程、母質(zhì)回歸預(yù)測(cè)和普通克里格模型平滑效應(yīng)，回歸預(yù)測(cè)和普通克里格模型平滑效應(yīng)，趨趨中趨勢(shì)中

21、趨勢(shì)，須對(duì)殘差再進(jìn)行預(yù)測(cè)以降低預(yù)測(cè)，須對(duì)殘差再進(jìn)行預(yù)測(cè)以降低預(yù)測(cè)殘差。在殘差。在M2輔助下的回歸克里格法預(yù)測(cè)結(jié)輔助下的回歸克里格法預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值最為接近。果與實(shí)測(cè)值最為接近。研究區(qū)：北京市延慶縣南部北京市延慶縣南部采樣間隔：300m 300m采樣點(diǎn)：210個(gè)（訓(xùn)練點(diǎn)186個(gè)，驗(yàn)證點(diǎn)24個(gè)）插值方法：基于基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比方法轉(zhuǎn)換對(duì)稱對(duì)數(shù)比方法轉(zhuǎn)換的的普通克里格法普通克里格法基于非對(duì)稱對(duì)數(shù)比方法轉(zhuǎn)換基于非對(duì)稱對(duì)數(shù)比方法轉(zhuǎn)換的普通克里格法的普通克里格法成分克里格成分克里格法法3、土壤質(zhì)地空間預(yù)測(cè)方法的比較、土壤質(zhì)地空間預(yù)測(cè)方法的比較三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展結(jié)果結(jié)果表明表明 成分克里格方法預(yù)測(cè)

22、精度最高，RMSE相對(duì)提高將近17%。成分克里格是直接對(duì)土壤質(zhì)地進(jìn)行插值，能保證其是最優(yōu)無(wú)偏估計(jì)。 非對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的非對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的普通克里格普通克里格基于成分?jǐn)?shù)據(jù)特征和環(huán)境變量輔助的土壤質(zhì)地空間插值基于成分?jǐn)?shù)據(jù)特征和環(huán)境變量輔助的土壤質(zhì)地空間插值地理位置、樣點(diǎn)和高程圖地理位置、樣點(diǎn)和高程圖土地利用與土壤圖土地利用與土壤圖三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展土壤有機(jī)質(zhì)土壤有機(jī)質(zhì)土壤類型土壤類型土壤容重土壤容重高程高程土壤質(zhì)地土壤質(zhì)地土土 壤壤 質(zhì)質(zhì) 地地 空空 間間 分分 布布已考慮成分?jǐn)?shù)據(jù)特征的方法已考慮成分?jǐn)?shù)據(jù)特征的方法方差分方差分析析成分克里格成分克里格法（法（CK）基于對(duì)稱對(duì)基于對(duì)稱對(duì)

23、數(shù)比轉(zhuǎn)換的數(shù)比轉(zhuǎn)換的普通克里格普通克里格法（法（O K -SLR）基于對(duì)稱基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的回歸換的回歸克里格法克里格法(RK-SLR）將成分?jǐn)?shù)據(jù)特征和環(huán)境變量考慮到土壤質(zhì)地空間插值中將成分?jǐn)?shù)據(jù)特征和環(huán)境變量考慮到土壤質(zhì)地空間插值中最優(yōu)輔最優(yōu)輔助變量助變量組合組合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換（SLR）結(jié)論結(jié)論u綜合考慮綜合考慮均方根誤差均方根誤差（RMSE）、標(biāo)準(zhǔn)化克里格方差標(biāo)準(zhǔn)化克里格方差（MSDR） 、RMSE相對(duì)提高值和相對(duì)提高值和Aitchisons distance (DA) ，成，成分克里格（分克里格（CK）預(yù)測(cè)精度最高。）

24、預(yù)測(cè)精度最高。RIRI相對(duì)提高值，以對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的普通克里格法為參考方法相對(duì)提高值，以對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的普通克里格法為參考方法（成分克里格法）（成分克里格法）（基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)（基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的回歸克里格法）換的回歸克里格法）（土壤顆粒）（土壤顆粒）均方根誤差提高值均方根誤差提高值三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展47%13 %46%46%8%6%不同預(yù)測(cè)方法的不同預(yù)測(cè)方法的Aitchisons distance圖圖t檢驗(yàn)顯示，成分克里格法與基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的檢驗(yàn)顯示，成分克里格法與基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的回歸克里格法與基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的普通克里格法回歸克里格法與基于對(duì)稱對(duì)數(shù)比轉(zhuǎn)換的普通克里

25、格法DA存在顯著差異，表明前兩種方法明顯優(yōu)于后者。存在顯著差異，表明前兩種方法明顯優(yōu)于后者。CK較為集中較為集中三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展( )iz x（1）順序指示模擬算法在土壤質(zhì)地空間分布三維模順序指示模擬算法在土壤質(zhì)地空間分布三維模擬中的應(yīng)用擬中的應(yīng)用15 km2區(qū)域，139個(gè)土壤剖面，運(yùn)用指示變異函數(shù)和順序指示模擬算法分析和模擬土壤質(zhì)地的空間分布。4、土壤質(zhì)地的空間分布三維模擬算法研究土壤質(zhì)地的空間分布三維模擬算法研究三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展三維順序指示模擬實(shí)現(xiàn)三維順序指示模擬實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明，土壤質(zhì)地在垂直方向上具有很強(qiáng)的空間自相關(guān)性；而在水平方向上空間自相關(guān)性較弱，表明土

26、壤質(zhì)地有可能在水平方向變異較大，或者本研究所采樣的水平采樣間隔稍大。順序指示模擬算法在這種尺度下能夠反映土壤質(zhì)地層次的空間變異。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展（2）順序指示和轉(zhuǎn)移概率指示模擬方法對(duì)小尺度土壤順序指示和轉(zhuǎn)移概率指示模擬方法對(duì)小尺度土壤粘粒含量空間模擬的對(duì)比研究粘粒含量空間模擬的對(duì)比研究以1 m3土體，運(yùn)用激光粒徑分析儀對(duì)粘粒含量進(jìn)行了測(cè)定，并將測(cè)定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為指示數(shù)據(jù)。分別運(yùn)用指示變異函數(shù)和轉(zhuǎn)移概率變異函數(shù)進(jìn)行空間變異分析。 三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展順序指示模擬（SIS）方法低估了主變量，同時(shí)高估了輔變量，而轉(zhuǎn)移概率指示模擬（TPROGS）能將這兩種變量很好的再現(xiàn)。此外，

27、與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相比，在SIS結(jié)果中粘粒含量分布的空間連貫性顯著地減少，而在TPROGS中卻能很好的再現(xiàn)。因此，TPROGS更能夠反映粘粒含量的三維空間分布特征。順序指示模擬結(jié)果三維實(shí)現(xiàn)順序指示模擬結(jié)果三維實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移概率指示模擬結(jié)果三維實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移概率指示模擬結(jié)果三維實(shí)現(xiàn)三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展5、 空間分析的尺度效應(yīng)空間分析的尺度效應(yīng)對(duì)比分析不同空間尺度對(duì)比分析不同空間尺度下矩量法（下矩量法（MoM）和有）和有限最大似然法（限最大似然法（REML）在計(jì)算變異函數(shù)準(zhǔn)確性在計(jì)算變異函數(shù)準(zhǔn)確性方面的表現(xiàn)。方面的表現(xiàn)。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展空間尺度對(duì)變異函數(shù)的影響空間尺度對(duì)變異函數(shù)的影響研究區(qū)

28、位置：北京市大興區(qū)研究區(qū)位置：北京市大興區(qū)尺度樣區(qū)選擇：尺度樣區(qū)選擇：40km、30km、20km、10km目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)、土壤有效錳目標(biāo)變量：土壤有機(jī)質(zhì)、土壤有效錳 有限最大似然法在提高空間預(yù)測(cè)精度方面效果是否明顯與有限最大似然法在提高空間預(yù)測(cè)精度方面效果是否明顯與研究區(qū)的空間尺度緊緊相關(guān)。研究區(qū)的空間尺度緊緊相關(guān)。 土壤有機(jī)質(zhì)和土壤速效錳的分析結(jié)果表明，有限最大似然土壤有機(jī)質(zhì)和土壤速效錳的分析結(jié)果表明，有限最大似然法在法在20km和和30km尺度具有比較好的表現(xiàn)尺度具有比較好的表現(xiàn) 。三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展6、 土壤屬性的時(shí)間演替土壤屬性的時(shí)

29、間演替-6.000.003.006.00OM2000-19800km5km10km15km20km(a) 1980(b) 2000(c) 2000-19800.006.0010.0020.0030.000km5km10km15km20kmOM20000.006.0010.0020.0030.000KM5KM10KM15KM20KMOM1980(a)1980(b)2000(c)2000-1980土壤有機(jī)質(zhì)含量變化土壤有機(jī)質(zhì)含量變化平均增長(zhǎng)平均增長(zhǎng)46.81%(從從 8.78 到到 12.89g/kg )三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展大華山鎮(zhèn)峪口鎮(zhèn)靠山集鄉(xiāng)鎮(zhèn)羅營(yíng)鄉(xiāng)王辛莊鄉(xiāng)黃松峪鄉(xiāng)夏各莊鎮(zhèn)熊兒寨鄉(xiāng)

30、東高村鎮(zhèn)南獨(dú)樂(lè)河鎮(zhèn)馬坊鎮(zhèn)韓莊地區(qū)山東莊鎮(zhèn)平谷鎮(zhèn)劉家店鄉(xiāng)馬昌營(yíng)鎮(zhèn)大興莊鄉(xiāng)海子水庫(kù)1980-2005年平谷區(qū)農(nóng)用地有機(jī)質(zhì)含量變化圖048km單位：g/kg-14 - -8-8 - -4-4 - 00 - 22 - 55 - 77 - 101980-2008土壤有機(jī)質(zhì)含量下降？土壤有機(jī)質(zhì)含量下降？過(guò)量施用化肥，綜合影響，過(guò)量施用化肥，綜合影響，綜合因素！綜合因素！土壤有機(jī)質(zhì)也有質(zhì)量問(wèn)題土壤有機(jī)質(zhì)也有質(zhì)量問(wèn)題秸稈還田、綠肥作物！秸稈還田、綠肥作物！三、部分研究進(jìn)展三、部分研究進(jìn)展（二）土壤（二）土壤-作物系統(tǒng)過(guò)程模型與應(yīng)用作物系統(tǒng)過(guò)程模型與應(yīng)用 土壤水分脅迫修正 氮素轉(zhuǎn)化運(yùn)移參數(shù)修正 土壤氮素脅迫修正 土壤水分模擬子模塊 土壤熱運(yùn)動(dòng)參數(shù)修正 氮素轉(zhuǎn)化運(yùn)移參數(shù)修正 作物根系吸水 水氮優(yōu)化管理措施 土壤溫度模擬子模塊 作物生長(zhǎng)發(fā)育模擬子模塊 土壤氮素模擬子模塊 作物根系吸水 不同的水氮管理措施 圖圖 5.1 聯(lián)合模型總體關(guān)系圖聯(lián)合模型總體關(guān)系圖 Fig 5.1 Framework of main model 聯(lián)合模型總體關(guān)系圖聯(lián)合模型總體關(guān)系圖土壤水土壤水分模擬分模擬子模塊子模塊土壤氮土壤氮素模擬素模擬子模塊子模塊綜合了胡克林、李保國(guó)、陳研等人的部分研究成果綜合了胡克林、李保國(guó)、陳研等人的部分研究成果氣象模塊