导读:本文包含了土壤景观论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:土壤,景观,模型,格局,流域,地形,黑河。
土壤景观论文文献综述
张莉莉,刘沐洁,胡丽娟,王强[1]（2018）在《基于C-均值模糊隶属度的土壤景观模型新方法》一文中研究指出文章以亚热带某丘陵地区为例,运用遥感技术对该地区的生物及地形等参数进行获取,然后将遥感数据与专家知识进行有机结合,以此建立模糊C-均值模糊隶属度函数,然后将模糊隶属度和最佳训练样区中的土壤水分进行拟合,从而建立了土壤水分景观模型,并对该模型中的相似值及对应调查值进行计算,以实现对土壤水分值的预测。(本文来源于《安徽水利水电职业技术学院学报》期刊2018年04期）
王世举[2]（2017）在《空间粒度变化对土壤景观格局指数影响的定量分析》一文中研究指出基于巢湖流域土壤类型图,使用ArcGIS 10.1和Fragstats 4.2,并选择5个景观格局指数,研究了巢湖流域景观格局指数随空间粒度的变化趋势,并且计算了变异系数。结果表明:巢湖流域土壤类型图最适合进行景观格局分析的空间尺度范围在30~60 m。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2017年11期）
钟克强,郭澎涛,武伟,刘洪斌[3]（2017）在《基于模拟退火算法的土壤样点布局和土壤景观模型优化》一文中研究指出本研究利用多重线性回归方程,以地形因子为预测变量,构建关于土壤有机质的土壤景观模型,并以西南山地丘陵区的一块面积为2 km2的汇水盆地为研究区,对该区域的土壤有机质空间分布进行预测。在此基础之上,探讨最少可用多少个点来预测土壤有机质的空间分布,并使之预测精度不低于原始集合的精度;同时,找出最优土壤样点布局,确定不同地形部位的取样单元,使之预测精度最高。研究结果表明:在预测误差最小化的情况下,最少可用7个优化的样点就可以代替原始200个采样点,且优化的样点数为124时,模型预测土壤有机质空间分布的精度最高。优化后的土壤景观模型的拟合度比原始模型提高了3.28%,MAE降低了5.3%,RMSE降低了3.94%。(本文来源于《土壤通报》期刊2017年01期）
邱霞霞,李德成,赵玉国,刘峰,宋效东[4]（2016）在《基于不同土壤分类系统的土壤景观格局分析——以我国西北黑河流域中游地区为例》一文中研究指出对土壤景观格局进行的研究多是基于发生分类土壤图或通过参比转换得到的系统分类土壤图,尚无通过土壤系统分类调查直接得到的土壤图为基础进行相关研究的报道。本文依据目前可获得的我国西北黑河流域中游的20世纪80年代形成的发生分类土壤图和2012年及2013年通过系统调查采样形成的1︰50万系统分类土壤图,进行土壤景观格局分析对比。结果表明:无论系统分类还是发生分类,从类型水平来看,土壤的破碎化程度不高,被分割程度小、连通性高,土壤类型斑块形状偏简单;从景观水平来看,景观异质性较大,土壤类型数目较多,各土壤类型所占比例较均匀,土壤类型具有一定程度的积聚,土壤类型的连通度较高。与发生分类土壤图相比,系统分类的土壤类型斑块数较多,多样性指数和均匀度指数较高,蔓延度指数较低,说明在一定尺度和区域上,系统分类能更多地反映土壤类型空间上的差异,制图精度更高。(本文来源于《土壤》期刊2016年05期）
曾鹏,曹霞,郭朝晖,肖细元,刘亚男[5]（2016）在《Cd污染土壤景观修复植物筛选研究》一文中研究指出在温室条件下,研究了香樟、圆柏、侧柏、夹竹桃、珊瑚树、四季桂、红花檵木、金边黄杨、金叶女贞和海栀子10种常见景观植物对污染土壤中Cd的耐受能力和富集特征。试验设置的叁个处理分别为不添加外源Cd的CK处理(土壤中Cd本底值为3.6mg·kg~(-1))和添加外源Cd的T_1、T_2处理(土壤中Cd含量分别为9.6、24.6 mg·kg~(-1))。结果表明,在T_1和T_2处理下,圆柏、侧柏和四季桂的根、茎、叶和整株生物量与CK处理无显着差异(P>0.05)。当土壤中Cd含量范围为3.6~24.6 mg·kg~(-1)时,侧柏、珊瑚树、四季桂和金边黄杨光合作用正常;T1和T2处理下香樟、侧柏、珊瑚树、四季桂、红花檵木、金边黄杨和金叶女贞叶片中丙二醛含量与CK处理无显着差异(P>0.05)。珊瑚树对土壤中Cd有一定的富集能力,而香樟对Cd具有较强的转运能力。供试植物Cd富集系数的聚类分析表明,圆柏、夹竹桃和珊瑚树可用于Cd污染土壤修复与景观美化,红花檵木、金边黄杨、香樟、四季桂、侧柏和金叶女贞可用于Cd重污染土壤中Cd的稳定。(本文来源于《农业环境科学学报》期刊2016年04期）
韩宗伟[6]（2015）在《地理空间分析中土壤景观模型的设计与创新应用》一文中研究指出精细的土壤属性信息是开展环境管理、监测、建模及精细农业等工作必需的基础数据,而目前可用的土壤信息是土壤调查得到的土壤图,它们的图斑包含的土壤信息类型有限且可能融合其他类型,并且属性离散,难以满足社会对高精度土壤信息的需求。但以往的土壤制图研究中,已经收集了大量的包含土壤养分、土壤类型、成土环境的土壤采样数据,并且绘制了蕴含土壤专家丰富经验的传统土壤图,这些宝贵的历史资料可以建立土壤景观模型并在精细土壤信息获取中被充分利用,缩减研究成本的同时提高研究效率和准确性,然而土壤信息的获取往往是通过地理空间分析获取。为提高传统土壤制图成果中土壤信息的精度,本研究以地统计学理论、土壤景观建模为基础,在地理空间分析中,对土壤环境要素提取与融合、土壤采样布局设计与优化、土壤景观模型建立与完善、土壤综合信息概括与展示四个方面进行探索。以湖北省钟祥市为例,先后探索的内容为在土壤景观关系的基础上设计土壤采样方案、在研究区内路网空间分布的基础上优化土壤采样的空间布局、在地形单元划分的基础上预测土壤有机质的空间分布,得到的结论如下:(1)研究区内的土壤景观关系在没有人为干扰的情况下是固定不变的,因此通过比较不同采样方案中由对应的采样点数据求得的土壤景观相关系数矩阵的相似性,可以验证研究区内土壤景观关系存在固定关系模式可能性。以研究区域A内的8个地形因子和5个常规土壤养分为研究对象,利用空间分级统计方法将地形因子划分为5个级别,采用Pearson相关性分析各分区上的样点,并对不同采样布局下地形因子与土壤养分间的Pearson系数进行相似性分析。不同采样方案下地形因子与土壤养分间的Pearson系数相似性程度在99%以上,说明研究区内存在固定的关系模式。综合大量环境因素而确定的基于地形因子分级的采样方案A预测精度较高,以其关系模式代表固定关系模式评价其余采样方案的合理性是可行的。本节设计的基于网格的3种传统随机采样方案中,含有3661个采样点的方案C与采样方案A获得的关系模式的相似性最接近,因而比其他方案样点布局更合理。(2)城镇化的发展会使区域内的交通网络更加发达而趋于稳定,可为野外土壤采样提供便捷的交通条件。以湖北省钟祥市东部区域(研究区B)为研究对象,基于路网设置5种采样尺度进土壤采样,采样过程中,采样数据可能会因为一些因素而产生误差,采样点的空间布局也可能不是十分合理,影响最终研究结果的精度,因此需要剔除采样数据中误差较大的采样点。运用模拟退火算法对各样点的空间布局分别进行优化,以获取基于路网的土壤采样优化布局。在此基础上,对地形因子和优化后样点的有机质建立多元线性回归模型,同时建立基于神经网络的多层感知机模型,并用此模型精度与多元线性回归模型精度进行对比。结果表明:利用道路网制定土壤采样方案是可行的,优化后的采样点布局能够准确获取土壤景观知识,并且优于原始样点的精度。本研究利用道路空间分布格局、历史样点、数字高程数据等可利用资源设计采样方案,为减少采样成本、提高采样效率、展现有机质空间分布格局提供了有效手段与理论依据。(3)以钟祥市(研究区A)土壤有机质空间分布为例,克服传统地形分类方法中仅依据单一指标(如高程)的缺点,综合由30m精度数字高程模型生成的地形因子,依据其在不同地形条件下的层次组合规律构建地形分类规则,精确地划分为13种典型地形单元,并运用普通克里金法对不同地形单元内的土壤样本插值,获得相应区域的土壤有机质空间分布。通过组合各地形范围下的结果,以获取蕴含地形因素影响的有机质空间分布。研究发现,地形起伏较大的地形单元的预测精度与全局预测结果精度相似度达0.75,而地势平缓区域内的预测精度大幅度提升,比全局预测结果精度提升了16.39%,因此基于地形单元的空间预测能精确有效地获取土壤有机质空间特征。利用地形分区获取较高精度的有机质空间分布,进一步探讨了有机质地统计学研究中地形的协同影响。(本文来源于《华中农业大学》期刊2015-06-01）
王恒钦[7]（2015）在《基于土壤—景观理论的丘陵区土系调查方法研究》一文中研究指出自1985年以来,中国土壤系统分类取得了很多成果,高级分类单元的研究已经基本完善。目前我国正处在基层分类单元一土系的研究阶段,大规模土系调查可能是今后的研究热点。但我国的土壤调查技术还是以土壤发生学分类为基础的,分类系统不同,土壤调查方法肯定有差异,因此为了更好地服务土系调查,很有必要开展关于土系调查方法的研究。土系分布与景观特征密切相关,景观能在一定程度上反映土壤状况,可以借助景观变异规律来探讨土系调查的方法。利用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术能够快捷高效地进行景观解译,基于此,本研究以江苏省句容市边城镇样区为研究区,首先以决策树分类方法对资源叁号卫星影像进行土地利用类型的分类,再将分类结果各类型图斑依次迭加于原始影像上,结合野外调查结果和原始影像进行人工解译,修正分类结果;精度达到要求后,再以修正后的土地利用类型图为底图,用决策树分类方法添加合适的坡度和高程信息,生成"高程—坡度—土地利用类型"的景观分类图;在此基础上,根据土壤—景观关系,结合数字高程模型(DEM)数据、资源叁号卫星原始影像和景观分类图,对土系的调查方法(调查路线的选择、剖面点的设置和土系界线的确定)进行探讨;为验证其有效性,在研究区中选取核心区实地调查进行验证,共建立16个土系,并探寻土系及其性质与景观的关系,进一步补充土系调查方法,最后将其综合、凝练,得出关于土系调查方法的相关结论和建议。主要研究结果如下:(1)调查路线的确定:借助高程图、影像图和景观分类图等综合分析确定调查路线的方法考虑到高程、坡度、土地利用类型等景观变异情况,相对于传统的野外概查方法,调查路线的目的性更强,探查时能获取更多的景观信息,能更好地为后续布点、寻找界线提供参考。(2)主要剖面的设置:借鉴传统土壤调查中布点数量原则,结合影像分类得到的"高程一坡度一土地利用类型"的景观分类图进行布点,不但考虑到高程、坡度、土地利用方式等可能引起土壤类型变化的景观因子,而且对分类景观进行了统计和分配,定量地考虑到景观变异情况,让不同景观下都有合理的剖面点,布点更具有代表性。实地调查结果也证实了由景观解译确定的主要剖面点,基本涵盖了核心区的土系类型,共划分16个土系,按照该方法确定的25个主要剖面点中就包含13个土系,基本涵盖核心区的主要土系类型。同样的布点个数,若进行传统的常规网格布点,则只能涵盖7个土系,说明在考虑景观变异的前提下布点比网格布点法有巨大优势,这种方法在剖面点的确定上有较好的作用。(3)土系界线的寻找:借助分类影像可以清楚地找到景观因子变化剧烈的区域,也证实了景观因子变化剧烈的区域,往往是土系的界线所在,但其中要把握主导因子的作用。本研究区坡度变化区域、土地利用方式变化区域是敏感区,高程反映一个趋势,在较高地势与中地势的交界处也是地形、母质变异处(丘陵与岗塝地形交界处、石英砂岩坡积物和下蜀黄土母质变异处),土系界线较明显,其它区域并不一一对应。(4)在实地调查时也发现土壤的分布与母质、土地利用方式、高程、坡度、地形状况等有很好的对应关系。景观特征能很好地指示某些诊断层或诊断特性,如水耕人为土中具有潜育特征的土系多分布于地下水位浅、地势低洼的冲田中。林地中多见湿润淋溶土,坡度对黏磐出现的深度有一定影响,马尾松林中、中坡或陡坡丘陵中土壤多呈酸性。雏形土纲下具有酸性和铁质特征的土系多分布于老茶园土壤上,新垦水田土壤多为湿润雏形土,且多有氧化还原特征。高地势陡坡丘陵上,土体呈酸性,多为正常新成土等,对景观的深入研究可以指导土系调查和土壤类型的确定。(本文来源于《南京农业大学》期刊2015-05-01）
山中雪[8]（2015）在《基于土壤—景观关系的土壤亚类分布预测制图》一文中研究指出随着精准农业的快速发展以及对土地资源与环境的重视,我国现有土壤信息的详尽程度已经无法满足这些领域的需求,传统的土壤普查方法势必长期地消耗大量物力、财力和人力。新兴的数字土壤普查技术以成土因素学说为理论基础,运用“3S”技术和现代数学方法建立定量土壤—景观模型,分析土壤类型空间分布的相似度,进行推理制图,成为目前该领域的主要研究方向。本文以青海省民和县作为研究区,通过数据挖掘技术对土壤图中的土壤类型与其对应的环境因子间的关系进行分析,以此推理制图。主要得出如下结果:(1)本文以成土因素学说为理论基础,选取研究区地质、植被、土地利用覆被、年均气温、年均降水量、DEM以及从DEM中提取的坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率和地形湿度指数11个环境因子建立环境因子数据库。(2)以500m为单位进行自动格网布点,要求每个图斑不少于5个点,每种亚类不少于20个点,对达不到要求的图斑再进行手动添加样点,并提取11种环境要素,得到研究区样本集。对样本数据进行处理后,采用C5.0决策树分类方法计算土壤—环境的关系,并使用反复删除错分数据的方法,将分类精度提高到98.95%。通过分析土壤与单个环境因子间的关系以及归纳总结每个土壤类型与环境因子组合的关系,对决策树生成的规则进行整合。最后得到研究区土壤与环境关系的规则集。(3)采用基于规则的模糊推理方法进行土壤相似度计算。使用规则设置每种土壤亚类与单个环境因子间的隶属度曲线,如此建立每种土壤类型的各个规则,通过综合每种土壤亚类对应的环境因子组合得到14种土壤亚类的相似度图,并对其进行硬化处理,得到最终的土壤亚类分布图。与已有土壤图进行对比,结果显示相似度较高,但得到的推理图中土壤亚类分布较零散。使用野外采样数据验证推理获得的研究区数字土壤亚类图的精度,结果显示部分亚类由于空间上的渐变性和交错性产生了错分,但是总分类精度达到60%,在有限的野外采样点的验证下,这个精度达到了预期的效果。因此,使用该方法推理制图不仅能将土壤在空间上的连续变化体现出来,从而克服了传统土壤制图基于多边形的图形表达模式,还能在土壤调查和制图中大量减少传统人为调查的时间和经费,提高土壤调查的效率。(本文来源于《青海师范大学》期刊2015-05-01）
耿庆龙,陈署晃,王新勇,马雪琴,王治国[9]（2014）在《吉尔吉斯斯坦土壤景观格局特征分析》一文中研究指出为了描述吉尔吉斯斯坦土壤分布格局及其特点,通过采用GIS和景观生态学方法,选择多种景观指数对吉尔吉斯斯坦土壤进行景观格局特征分析。结果表明:吉尔吉斯斯坦土壤景观斑块数、面积和周长分布均极不均衡,景观趋于严重的破碎形势,各类型间的聚集度较高(AI=89.9),斑块间彼此邻接关系和镶嵌程度较高,景观间具有较高的连通程度,整个景观的分布格局是一个高聚集度、对比度明显、空间分布复杂、异质性较大的土壤景观格局。吉尔吉斯斯坦土壤类型演变主要驱动力为气候、自然环境,而人类活动的作用较小。(本文来源于《中国农学通报》期刊2014年14期）
沙昱[10]（2011）在《土壤景观研究综述》一文中研究指出土壤景观研究日益受到土壤科学家的重视,其中土壤景观领域的本征尺度、监测尺度、分析尺度以及叁者之间的约束关系是研究的核心。文中就相关的土壤景观多尺度性、土壤景观等级结构热点进行了回顾分析,得出一些重要的土壤景观研究结论。(本文来源于《中国科技信息》期刊2011年09期）
土壤景观论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于巢湖流域土壤类型图,使用ArcGIS 10.1和Fragstats 4.2,并选择5个景观格局指数,研究了巢湖流域景观格局指数随空间粒度的变化趋势,并且计算了变异系数。结果表明:巢湖流域土壤类型图最适合进行景观格局分析的空间尺度范围在30~60 m。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土壤景观论文参考文献
[1].张莉莉,刘沐洁,胡丽娟,王强.基于C-均值模糊隶属度的土壤景观模型新方法[J].安徽水利水电职业技术学院学报.2018
[2].王世举.空间粒度变化对土壤景观格局指数影响的定量分析[J].安徽农业科学.2017
[3].钟克强,郭澎涛,武伟,刘洪斌.基于模拟退火算法的土壤样点布局和土壤景观模型优化[J].土壤通报.2017
[4].邱霞霞,李德成,赵玉国,刘峰,宋效东.基于不同土壤分类系统的土壤景观格局分析——以我国西北黑河流域中游地区为例[J].土壤.2016
[5].曾鹏,曹霞,郭朝晖,肖细元,刘亚男.Cd污染土壤景观修复植物筛选研究[J].农业环境科学学报.2016
[6].韩宗伟.地理空间分析中土壤景观模型的设计与创新应用[D].华中农业大学.2015
[7].王恒钦.基于土壤—景观理论的丘陵区土系调查方法研究[D].南京农业大学.2015
[8].山中雪.基于土壤—景观关系的土壤亚类分布预测制图[D].青海师范大学.2015
[9].耿庆龙,陈署晃,王新勇,马雪琴,王治国.吉尔吉斯斯坦土壤景观格局特征分析[J].中国农学通报.2014
[10].沙昱.土壤景观研究综述[J].中国科技信息.2011
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