一、多元分析方法在森林土壤学中的应用（论文文献综述）
胡晓杰,田慧敏,郝艺晴,刘彦春,琚煜熙,张旺[1]（2021）在《鸡公山落叶阔叶林土壤呼吸的坡向间差异及其影响因子》文中研究说明【目的】揭示坡向对森林土壤呼吸空间异质性的影响规律及调节因子.【方法】在河南鸡公山栎类落叶阔叶林内,按照东北、东南、西北和西南4个坡向各布设6个试验样地,利用Li-8100土壤碳通量分析系统测定1～12月的土壤呼吸,并采集土壤样品分析了土壤有机碳和总氮含量.【结果】土壤呼吸在不同坡向间存在显着差异,年均值大小依次表现为:西北（0.97μmol/（m2·s））<东北（1.16μmol/（m2·s））<西南（1.35μmol/（m2·s））<东南（2.30μmol/（m2·s））.然而,坡向并未改变土壤呼吸的温度敏感性.多元逐步回归分析显示土壤温度是调节不同坡向土壤呼吸差异的主要环境因子.土壤总氮和土壤湿度是调控西北坡和东南坡土壤呼吸的重要因子.【结论】量化森林土壤呼吸的坡向间差异及其环境调控规律有助于加深小地形影响下的土壤碳排放规律的认识及提高陆地碳循环的估算精度.
赵宁博,杨佳佳,赵英俊,秦凯,杨越超,李明[2]（2021）在《基于航空高光谱反演的黑土地质量综合评价研究》文中进行了进一步梳理土地质量评价能够为黑土地资源的保护和可持续开发利用提供重要参考依据。航空高光谱技术凭借光谱分辨率高、数据覆盖面广、时效性强等优势,在黑土地质量指标调查中已初步显示出应用价值,为了进一步发挥高光谱技术在黑土地质量评价中的作用,提出一种基于航空高光谱的黑土地质量综合评价方法。以黑龙江省海伦地区为例,在裸土期和农作物生长期分别获取CASI/SASI航空高光谱数据,地面同步开展样品采集,通过实验室分析获取养分指标、环境指标和农作物长势指标三大类共15项指标数据。利用偏最小二乘法反演各项评价指标的含量,利用层次分析法建立综合评价模型,并以实际地块为评价单元获得研究区黑土地质量综合评价结果。反演结果表明,有机质的建模精度最高,R2达到0.813,养分和农作物指标的建模精度均超过了0.7,重金属元素的建模精度均超过了0.6,总体上获得了较好的反演效果。评价结果显示研究区地块等级均在二等及以上,其中一等（优质）地块面积占全区的38.38%,二等（良好）地块面积占全区的61.62%,整体土壤质量较高。评价结果与地面验证结果一致率达到97.60%,表明了评价结果的可靠性。研究成果能够为田块尺度的黑土地质量快速评价提供技术支撑。
杨阳,王根绪,孙向阳,胡兆永,周云波[3]（2021）在《贡嘎山不同海拔森林土壤热通量垂直梯带时空变异特征》文中认为基于贡嘎山垂直植被带谱3种典型森林（阔叶林、针阔混交林、针叶林）土壤热通量的连续观测,分析了土壤热通量的时空变异规律及其影响因子。结果表明:月尺度上,阔叶林土壤热通量在3—8月、针阔混交林、针叶林在4—8月以向下传输为主,其他月份为向上传输为主;阔叶林、针阔混交林和针叶林年总土壤热通量分别为-1.88、-13.78和-9.61 MJ·m-2,占年净辐射的百分比分别为0.07%、0.47%、0.35%,说明年尺度土壤热通量并未达到平衡。土壤热通量对净辐射存在迟滞效应,阔叶林和针阔混交林反馈要迟滞3 h,针叶林为6 h。3种森林类型土壤热通量占净辐射比例随叶面积指数增大而减小。净辐射、2 m气温、5 cm土壤温度、10 cm土壤温度和叶面积指数共同影响着土壤热通量的季节变化。在阔叶林和针阔混交林中,净辐射相对贡献率最高（34.54%,30.12%）;在针叶林中,叶面积指数贡献率最高（27.47%）。阔叶林、针阔混交林和针叶林土壤热通量没有表现出明显的海拔梯度规律,但阔叶林土壤热通量与针阔混交林和针叶林差异显着。土壤热通量表现出明显的差异性,主要是受到植被和气候因子共同影响。
邓力濠[4]（2021）在《岷江上游森林生态系统水源涵养功能尺度转换的研究》文中进行了进一步梳理森林的水源涵养功能一直是森林生态功能研究的热点。流域尺度森林水源涵养功能的评价多采用水文模型或者基于林地实测定量结果的外推。但水文模拟涉及复杂的生态水文过程,数据需求量大,模拟调参费时,并伴有模型不确定性问题。目前基于林地实测定量结果的外推多根据流域不同植被类型面积进行简单的外推计算。由于水文要素和生态环境要素具有高度的时空异质性,简单地将林地尺度水源涵养功能定量结果上推至流域尺度会造成严重偏差,无法反映流域真实的森林水源涵养功能。针对林地到流域尺度森林水源涵养功能尺度转换的难题,本研究以岷江上游杂谷脑流域为例,构建基于环境因子的林地-流域水源涵养功能转换模型,实现流域尺度水源涵养功能的快速评价和预测。首先通过建立30个标准样地,采集地被物和土壤样本,采用浸水法和环刀法实验测量地被物和土壤水源涵养参数,定量林地尺度森林地被物及土壤层水源涵养功能;其次通过相关性分析、回归分析和因子分析等手段筛选与地被物和土壤层水源涵养相关的环境因子;最后建立基于环境因子的森林地被物和土壤层水源涵养功能尺度转换模型,预测流域尺度森林水地被物和土壤水源涵养量空间分布。本研究将为岷江上游地区的水资源管理和森林恢复管理提供决策依据和参考。本研究主要结果如下:（1）流域植被调查结果表明,由于不同植被类型恢复演替阶段不同以及人类活动的影响,其林内植被组成和林下植被特征有明显差异。天然针叶林优势树种为岷江冷杉,平均林龄在90年以上,其树高、胸径和冠幅明显高于其他类型森林;人工天然针阔混交林优势树种为云杉、白桦等,主要分布于海拔2700m-3200m区域,林地郁闭度降低、质量和功能下降、植被组成相对退化。（2）在流域尺度上,混交林分布最广,占流域面积比例为25.43%,主要分布于2500m-4500m海拔范围,以阳坡分布为主;其次为高山草甸和常绿针叶林,分别占流域植被面积的16%和13.42%。其中高山草甸95%以上分布于海拔3500m-4500m区域,常绿针叶林主要分布于海拔2500m-3500m区域,以阴坡和半阴坡分布为主。（3）不同植被类型地被物蓄积量存在显着差异,使其最大持水量也存在显着性差异,其中天然针叶林地被物蓄积量最大,其最大持水量也最高。天然林与人工林相比,天然林地被物的有效拦蓄量平均值高于人工林,约为人工林的1.24倍,整体天然林地被物水源涵养能力更强。在5种天然林中,天然针叶林地被物持水性能最强,其次为天然针阔混交林,而天然常绿阔叶林的最大持水量和有效拦蓄量都最低,这主要与它较低的蓄积量有关。在4种人工林间,地被物有效拦蓄量和最大持水量存在显着性差异,高郁闭度人工林的林分结构较其他类型人工林更加完整,最大持水量和有效拦蓄量明显高于其他人工林。有效拦蓄率与最大持水量和自然含水率相关,不受蓄积量的影响,所有植被类型间无显着差异。（4）天然林土壤最大持水量和吸持贮水量明显高于人工林,而滞留贮水量无显着性差异。天然针叶林持水能力最强,人工林中人工天然针阔混交林的滞留贮水量最大。鉴于林地水源涵养的主体为土壤层,在人工造林时采用针叶树种与阔叶树种混交种植方式,将有利于改善林分结构,增加人工林下植物的多度和丰富度,提高人工林拦蓄降水的能力。（5）基于流域环境因子建立的森林水源涵养尺度上推模型中,地被物蓄积量模型R2最高达到0.91（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在6.5%-7.4%;地被物自然含水率模型R2最高达到0.909（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在5.69%-8.35%;地被物最大持水率模型R2最高达到0.877（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在4.67%-7.22%;地被物有效拦蓄量模型R2最高达到0.852（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在5.62%-6.56%;0-30cm土壤最大持水量模型R2最高达到0.888（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在5.14%-5.72%;0-30cm土壤吸持储水量模型R2最高为0.846（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在5.13%-6.22%;0-30cm土壤滞留储水量模型R2最高为0.915（p<0.05）,验证点平均相对误差范围在3.51%-10.19%。该类模型的建立,为实现林地-流域森林水源涵养功能的尺度转换以及无水源涵养功能实测数据的区域森林水源涵养功能预测提供了有效的评价工具。
施展[5]（2021）在《基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究》文中研究表明
王冰[6]（2021）在《大兴安岭林区森林土壤有机碳库空间分布特征及影响机制》文中认为森林是陆地生态系统的重要组成部分,是大气温室气体的重要源与汇,在区域和全球碳循环中发挥着关键作用。森林土壤碳库是陆地生态系统最大的碳库,森林土壤碳循环,尤其是森林土壤碳库源/汇功能转换已成为全球变化研究的重要方向,对估算区域碳收支和制定应对气候变化的森林经营措施与政策具有重要意义。为精准预测全球气候变化背景下寒温带森林土壤有机碳库变化趋势及其潜力,本研究以大兴安岭林区为研究区,以兴安落叶松林为主要研究对象,采用野外样地调查和室内实验分析相结合的方法,以有机碳组分研究为基础,从有机碳组分的保护机制出发,探讨土壤总有机碳、不同保护机制组分有机碳和植硅体碳的空间分布格局,并分析其与土壤理化性质间的关系。系统探讨不同环境条件下各组分有机碳的特征及其影响机制,深入揭示不同组分有机碳的稳定与累积机制,评估大兴安岭林区土壤的碳汇潜力,为大兴安岭林区及寒温带森林生态系统碳循环研究提供基础数据,为精确、定量评估大兴安岭林区及寒温带森林土壤碳库提供方法借鉴。主要研究结果如下:（1）大兴安岭林区表层土壤（0-20cm）的化学指标呈现一定的空间特征。p H值较稳定,气候、植被、土壤等结构性因素对铵态氮（NH4+-N）、速效钾（AK）和有效磷（AP）的空间变异影响较大,而总磷（TP）、有机磷（OP）同时受到结构性因素和人类活动等随机因素的影响。各化学指标含量总体沿东北-西南走向呈现一定东西对称分布特征,总磷和有机磷随纬度降低先增后减,其它各指标呈斑块状分布。兴安落叶松林的土壤理化指标呈现一定剖面特征。随土层深度增加,铵态氮、速效钾、有机磷等养分指标含量和土壤含水量呈下降趋势,p H、容重和除CaO外的各金属氧化物含量呈增加趋势,且表层含量与其它土层间差异显着。不同林龄、不同林型兴安落叶松林土壤的理化性质存在一定差异。随着林龄增加,土壤含水量、容重、速效钾表现出“V”字型变化趋势,而有机磷呈现倒“V”字型趋势,p H随林龄增加而增加;铵态氮和有效磷随林龄增加而减少。（2）大兴安岭林区土壤表层（0-20cm）总有机碳含量均值为48.60 g/kg,高值主要分布在林区中部。兴安落叶松林土壤总有机碳含量均值为53.35 g/kg,随土层深度增加呈幂函数方式下降,表聚性特征明显,表层（0-10cm）土壤总有机碳平均贡献率为71.83%。土壤总有机碳含量与土壤含水量、铵态氮、速效钾、总磷、有机磷均呈极显着正相关关系,与土壤容重、p H和除CaO外其它金属氧化物含量均呈显着负相关关系。在兴安落叶松林生长过程中,土壤总有机碳含量呈先减后增的“V”字型变化特征,不同林龄阶段的含量大小依次为幼龄林（64.49 g/kg）>成过熟林（55.34 g/kg）>中龄林（53.22 g/kg）>近熟林（46.81 g/kg）;不同林龄阶段,各土壤理化指标对土壤总有机碳的影响存在差异。兴安落叶松林各林型的土壤总有机碳含量大小依次为杜香-兴安落叶松林（64.14 g/kg）>杜鹃-兴安落叶松林（63.48 g/kg）>草类-兴安落叶松林（39.99 g/kg）;在0-10cm土层,草类-兴安落叶松林显着小于杜香-兴安落叶松林和杜鹃-兴安落叶松林,随土层深度增加,各林型间差异减小;林型不同,其土壤总有机碳的主导因子不同。（3）大兴安岭林区不同保护机制有机碳组分含量大小依次为:非保护有机碳（uPOM,21.51 g/kg）>化学保护有机碳（CPOM,10.00 g/kg）>物理保护有机碳（pPOM,2.9 g/kg）>物理化学保护有机碳（pcPOM,2.72 g/kg）。4种组分均表现为高度空间自相关性,沿东北-西南方向（大兴安岭山脉走向）发生变化。兴安落叶松林不同保护机制有机碳的含量大小依次为:uPOM（36.91 g/kg）>CPOM（6.90 g/kg）>pPOM（2.78g/kg）>pcPOM（1.09 g/kg）;除pcPOM外,其它各组分含量均随土层深度增加而逐渐降低,且表聚特征明显。林龄、林型对兴安落叶松林土壤有机碳组分含量具有一定影响。随着林木生长,uPOM先减后增,pPOM和CPOM先增后降又增,pcPOM的变化趋势先增后减。uPOM在各林型中大小依次为杜香-兴安落叶松林（52.72 g/kg）>杜鹃-兴安落叶松林（35.33 g/kg）>草类-兴安落叶松林（28.61 g/kg）;pPOM和CPOM在各林型中的大小依次为杜香-兴安落叶松林>草类-兴安落叶松林>杜鹃-兴安落叶松林;pcPOM在各林型中的大小依次为草类-兴安落叶松林>杜香-兴安落叶松林>杜鹃-兴安落叶松林。各有机碳组分不仅与总有机碳存在显着正相关性,各组分间也存在密切关系。各组分均与土壤含水量呈显着正相关关系,均与土壤容重呈极显着负相关关系;与养分和金属氧化物间也存在一定相关性,但组分间相关程度存在差异性。（4）大兴安岭林区土壤植硅体形态以平滑棒形居多,平均含量为16.42g/kg,土壤植硅体碳平均含量为274.09 mg/kg,约占土壤总有机碳的0.56%。土壤植硅体及植硅体碳含量呈现一定的经、纬度地带性特征,各含量均随纬度升高而增加,随经度升高先增后降,基本沿山脊呈对称分布。土壤植硅体及土壤植硅体碳含量受到土壤化学性质和气候因素的影响。随降水量的增加,土壤植硅体和植硅体碳含量逐渐增加;随气温的降低,土壤植硅体碳含量逐渐增加。兴安落叶松林土壤植硅体的平均含量为19.10 g/kg,土壤植硅体碳的平均含量为588.57 mg/kg。随着土层深度的增加,土壤植硅体碳含量呈降低趋势,表聚效应明显。林型和林龄对兴安落叶松林土壤植硅体碳具有一定影响,兴安落叶松林不同林龄阶段土壤植硅体碳含量呈现先增后减趋势,不同林型兴安落叶松林土壤植硅体碳含量大小依次为杜鹃-兴安落叶松林>杜香-兴安落叶松林>草类-兴安落叶松林。（5）大兴安岭林区表层土壤（0-20cm）总有机碳储量为99.32t/hm2,各组分（非保护、物理保护、物理化学保护、化学保护）有机碳储量分别为44.69、6.35、5.88、21.75 t/hm2,分别占土壤总有机碳的44.99%、6.39%、5.92%、21.90%;土壤植硅体碳储量为0.59 t/hm2,占土壤总有机碳储量的0.6%。兴安落叶松林0-40cm土壤总有机碳储量为218.47 t/hm2,各组分（非保护、物理保护、物理化学保护、化学保护）有机碳储量分别为155.95、11.35、3.90、28.12 t/hm2,分别占土壤总有机碳储量的71.38%、5.19%、1.79%、12.87%;土壤植硅体碳储量为2.13 t/hm2,占土壤总有机碳储量的1.0%。不同林龄、不同林型间土壤有机碳组分储量存在一定差异。
孙冬晓[7]（2020）在《模型预测高分辨率森林土壤养分三维空间分布的研究》文中提出森林土壤养分是指森林生态系统中能够直接或经转化后被植物根系吸收的矿质营养成分,是森林土壤肥力的重要组成部分,也是衡量森林土壤质量的重要指标,主要包括有机质（Soil organic matter,SOM）、全氮（Total nitrogen,TN）、全磷（Total phosphorus,TP）、全钾（Total potassium,TK）、碱解氮（Alkeline nitrogen,AN）、速效磷（Available phosphorus,AP）和速效钾（Available potassium,AK）。摸清森林土壤养分三维空间分布状况和特征,确定土壤养分级别,对科学营林、合理施肥、提高肥效、促进森林资源可持续利用等方面具有重要作用。本次研究以广东省云浮市森林土壤为对象,针对0-100cm深度的土壤,由上到下分5层（D1:0-20cm、D2:20-40cm、D3:40-60cm、D4:60-80cm和D5:80-100cm）分别建立土壤养分7个指标（SOM、TN、TP、TK、AN、AP和AK）的后反馈人工神经网络（Back propagation-Artificial Neural Network,BP-ANN）预测模型。模型输入由必选参数和候选参数两部分组成:必选输入参数为比例尺为1:100万的粗分辨率各土壤养分图;候选参数由10m分辨率的数字高程模型（DEM）数据衍生获得,包括4个地形参数,坡度（Slope）、坡向（Aspect）、地形位置指数（Topographical position index,TPI）、潜在太阳辐射（Potential solar radiation,PSR）和5个水文参数,潜在地下水位深（Depth to water,DTW）,泥沙输移比（Sediment delivery ratio,SDR）、水流长度（Flow length,FL）、水流流向（Flow direction,FD）、土壤地形因素（Soil terrain factor,STF）。研究区内共计449（385+64）个样点数据用于此项研究,其中建模区域（罗定市和新兴县）内的385个样点数据用于基于10重交叉验证（10-fold Cross Validation）法的模型建立,独立验证区域（郁南县、云城区和云安区）内的64个样点数据用于检验模型的推广应用精度。依据RMSE、R2、ROA±5%、ROA±10%和ROA±20%共5个模型评价指标,对模型输入的9个地形水文候选参数进行筛选,以增加候选参数个数直至模型精度没有显着提高为筛选原则,分析最优的模型输入参数组合。最终利用最优的BP-ANN预测模型生产各土壤养分空间分布图,并依据全国第二次土壤普查推荐的土壤养分分级标准,评价云浮市土壤养分含量的三维空间分布变化状况。具体结论如下:（1）在土壤养分各指标5个土壤层构建的BP-ANN预测模型中,AN指标的最优模型输入为5-6参数组合,预测精度明显优于其它指标,分别为RMSE,431.2mg/kg-866.5mg/kg,R2,0.86-0.89,ROA±5%,60%-78%,ROA±10%,81%-92%,ROA±20%,87%-95%;SOM、TP、TK和AK指标的最优模型输入为5-8参数组合,预测精度低于AN指标,精度范围为R2,0.68-0.88,ROA±5%,34%-53%,ROA±10%,58%-72%,ROA±20%,70%-86%;TN和AP指标的最优模型输入,除TN指标D5土壤层为2参数组合外,其余模型为5-7参数组合,预测精度较低于其它指标。如上所述,应用10重交叉验证法建立的BP-ANN模型可以较好的表达高分辨率地形和水文参数与土壤养分指标的映射关系,反映各土壤养分指标随地形变化的高变异性。（2）根据各地形、水文参数对土壤养分各指标变异的解释能力和在最优模型输入组合中出现的频次来判断各参数的预测能力:Slope和TPI对土壤养分SOM和AN的预测能力相对较强,FD和Aspect对TN的预测能力相对较强,SDR和STF对TP的预测能力相对较强,SDR和TPI对TK的预测能力相对较强,TPI对AP的预测能力相对较强,Slope、SDR和DTW对AK的预测能力相对较强。各参数对土壤养分整体的预测能力:TPI对整个土壤养分的预测能力相对较强,其次为Slope、SDR和Aspect,STF、FD、DTW、PSR和FL对整个土壤养分的预测能力相对较弱。总体上,不同候选参数在预测不同土壤层不同土壤养分指标时的预测能力有所差异。（3）依据全国第二次土壤普查推荐的土壤养分分级标准,将D1-D5层模型预测的水平空间分布图划分等级:SOM,在D1土壤层中的平均值为22.66g/kg,属于Ⅲ级;D2-D4土壤层为15.14 g/kg-16.58g/kg,属于Ⅳ级;D5土壤层为9.05g/kg,属于Ⅴ级。TN和TK在D1-D5土壤层中的平均值分别为1.13g/kg-1.44g/kg和15.92g/kg-18.83g/kg,均属于Ⅲ级。TP,在D1-D5土壤层中的平均值为0.28g/kg-0.31g/kg,属于Ⅴ级。AN,在D1土壤层中的平均值为97.97mg/kg,属于Ⅲ级;D2-D5土壤层为80.71 mg/kg-87.16mg/kg,属于Ⅳ级。AP,在D1-D5土壤层的平均值为0.72mg/kg-1.36mg/kg,属于Ⅵ级。AK,在D1土壤层中的平均值为51.22mg/kg,属于Ⅳ级;D2-D5土壤层为36.77mg/kg-43.09mg/kg,属于Ⅴ级。整体看来,云浮市土壤养分TN和TK的含量丰富,AN和SOM含量处于中等水平,但TP、AP和AK的含量较缺乏,是云浮市土壤质量的主要限制因子。（4）各土壤养分的垂直5层的空间分布状况:随土壤深度的增加,SOM、AN、AP和AK的含量呈逐渐下降趋势;TN含量在D1-D2土壤层先增加,后D3-D5土壤层逐渐降低;TP含量在D1-D3土壤层中无明显变化,D4-D5土壤层略微增加;TK含量在D1-D4土壤层逐渐增加,D5土壤层略微下降。这些特征符合亚热带区域土壤养分的相关研究和报道。
田秋燕[8]（2020）在《基于人工神经网络模型的全球森林土壤呼吸动态研究》文中研究指明森林是陆地生态系统的主体,是大气CO2浓度的主要调控者。土地利用变化已成为森林覆盖率变化的重要驱动力,准确估计森林覆盖面积、森林增加及森林损失变化及其引起的全球森林碳排放问题,对于制定森林生态系统管理策略、估算陆地生态系统碳通量至关重要。本研究以更新的全球森林年土壤呼吸数据库、全球气象数据及高分辨率全球森林变化数据（Global Forest Change,GFC;30m分辨率）为基础,计算森林面积变化,构建基于k-fold交叉验证的人工神经网络模型,估算和预测全球森林面积变化引起的森林土壤呼吸变化。着重分析了2000年到2017年全球三种森林类型（寒带森林、温带森林和热带森林）的覆盖面积、森林增加和年损失的动态变化,探讨由全球森林动态变化引起的土壤呼吸时间变化、空间分布规律。主要研究成果:（1）基于相同的模型输入,使用三种统计模型（指数模型、线性模型、多元线性回归模型）与人工神经网络模型进行比较,结果表明,人工神经网络模型预测精度高于其它三种模型,模型精度:r2=0.63,RMSE=266,CV=0.37。也是目前已知的精度最高的全球森林土壤呼吸预测模型。（2）基于GFC数据,2001-2017年森林损失面积随着时间的变化均呈现上升的趋势（P<0.05）,森林损失年增量表现为:热带森林（6,448 km2）>寒带森林（2,371 km2）>温带森林（984 km2）。（3）以2000年全球森林面积为基准,2000-2017年估计的全球森林土壤呼吸平均值为48.56±0.52 Pg C yr-1,估计的寒带森林、温带森林、热带森林土壤呼吸平均值分别为6.25±0.27 Pg C yr-1、8.90±0.23 Pg C yr-1、33.41±0.36 Pg C yr-1;寒带森林年平均降水量每升高10 mm,土壤呼吸量增加0.14 Pg C yr-1（P=0.002）;热带森林年平均气温每上升1℃,土壤呼吸量增加1.56 Pg C yr-1（P=0.032）。2001-2013年,由森林增加引起的潜在的全球森林土壤呼吸总增量为0.778 Pg C,其中,潜在的寒带森林、温带森林、热带森林土壤呼吸总增量分别为0.112 Pg C、0.294 Pg C、0.372 Pg C,其森林面积每增加10,000 km2 yr-1,潜在的土壤呼吸增量分别增加0.006 Pg C yr-1、0.010 Pg C yr-1、0.010 Pg C yr-1（P<0.001）。2001-2017年,由森林面积损失引起的潜在的全球森林土壤呼吸总减少量为3.749 Pg C,土壤呼吸减少量的增长率为0.011 Pg C yr-1（P<0.0001）;由面积损失造成的寒带森林、温带森林和热带森林潜在的土壤呼吸总减少量分别为0.451 Pg C、0.734 Pg C、2.565 Pg C,随着时间的变化,其增长率分别为0.001 Pg C yr-1、0.0011 Pg C yr-1、0.009 Pg C yr-1（P<0.01）;森林损失面积每减少10,000 km2 yr-1,则造成寒带森林、温带森林、热带森林潜在的土壤呼吸减少量分别减少0.004Pg C yr-1、0.009 Pg C yr-1、0.010 Pg C yr-1（P<0.0001）。（4）以2000年全球森林面积为基准,生产的2000-2017年全球森林土壤呼吸空间分布图显示寒带森林、温带森林和热带森林的平均土壤呼吸速率分别为525g C m-2 yr-1、934 g C m-2 yr-1、1231 g C m-2 yr-1。在全球范围内,土壤呼吸速率较高、较低的区域分别分布在热带森林、寒带森林,土壤呼吸的空间分布受到温度、降水因素控制。2001-2013年,寒带森林、温带森林和热带森林面积增加引起的潜在的土壤呼吸增加主要分布在寒带针叶林（俄罗斯、芬兰、瑞典、加拿大）、温带针叶林和温带阔叶混交林（美国西北部、加拿大西南部、美国东南部、中国黑龙江省以及乌克兰、意大利、法国等欧洲国家）以及热带和亚热带潮湿阔叶林（墨西哥、古巴、巴西、中国东南部、刚果民主共和国、印度尼西亚等地）。2001-2017年,寒带森林、温带森林和热带森林面积损失引起的潜在的土壤呼吸减少主要分布在寒带针叶林（俄罗斯、美国阿拉斯加州、加拿大）、温带针叶林（美国西部、加拿大不列颠哥伦比亚省、中国黑龙江省）、温带阔叶混交林（美国东南沿海地区）、热带和亚热带潮湿阔叶林（巴西、印度尼西亚、马来西亚、非洲）、热带和亚热带干燥阔叶林（柬埔寨）,巴西、印度尼西亚和马来西亚具有密集的土壤呼吸减少,这与当地砍伐林木有关。
史玉成[9]（2020）在《西双版纳大渡岗土壤铁形态特征及其与土壤磁性的关系研究》文中研究表明铁在地壳中含量丰富,土壤中铁以氧化物、氢氧化物以及水合物等多种形式广泛存在。土壤中的氧化铁活性较强,易受各种因素的影响发生形态转变,能够记录成土条件、气候变化和土地利用变化等多种信息。土壤中的铁氧化物也是重要的吸附剂,与土壤碳循环以及土壤污染物的迁移密切相关。铁氧化物中氧化铁矿物的类型及含量也是土壤磁性的决定因素。因此,研究土壤中氧化铁形态特征、影响因素及其与磁性关系具有重要意义。论文采集西双版纳大渡岗茶园、玉米地和森林土壤剖面共计16条,剖面深度140cm,采集样品共计176件,测定了样品的全铁含量Fet、游离铁含量Fed和活性铁含量Feo,计算了铁的游离度Fed/Fet、活化度Feo/Fed;测定了低频磁化率χlf、频率磁化率χf d和非磁滞剩磁磁化率χAR M3种土壤磁参数;并且测定了总有机碳含量TOC、p H值、含水率WC、容重BD、电导率EC和土壤的常量化学元素10多种指标。详细分析了各种形态铁的剖面变化特征;并采用了相关分析、多重线性回归、系统聚类和主成分分析等方法分析土壤理化性质对土壤铁氧化物的影响以及各种形态氧化铁与土壤磁化率的关系。取得的主要结果及认识如下:（1）土壤全铁Fet、游离铁Fed、活性铁Feo在茶园、玉米地和森林三种土地利用方式下平均值相差不大,但剖面之间不同形态铁的垂直分布特征具有较大差异。多数土壤剖面全铁、游离铁和游离度随土壤深度增加呈缓慢增大趋势,位于坡脚和局部洼地的剖面随深度增加呈减小趋势。它们的含量在剖面之间的差异主要受母质和土壤发育程度的影响。土壤的活性铁和活化度都是表层较大,随土壤深度的增加减小最后趋于稳定。森林改种玉米地或者茶园使0-30cm层的土壤的全铁含量、游离铁含量和游离度增加。（2）Fet含量的主要相关因子为硅铝率Sa和P含量,次级相关因子为土壤总有机碳TOC、p H、全氮TN、Ti、Zr、S含量;Fed含量的主要相关因子为硅铝率Sa、Ti和P含量,次级相关因子为总有机碳TOC、全氮TN、p H、S含量和土壤风化淋溶系数ba;Feo含量的主要相关因子为S含量、全氮TN、容重BD和含水率WC,次级相关因子为总有机碳TOC、电导率Ec和P含量。（3）Fet、Fed与土壤低频磁化率χlf、频率磁化率χf d和非磁滞剩磁磁化率χAR M相关性未达到显着水平,而Feo与三种磁化率都呈显着正相关（P<0.01）,并都具有较高的决定系数R2值,表明西双版纳大渡岗土壤活性铁中有较多的弱晶质亚铁磁性矿物,且这些亚铁磁性矿物多为单畴、伪单畴和超顺磁颗粒。土壤活化度（Feo/Fed）与χlf、χf d和χAR M都显着正相关（P<0.01）,而土壤游离度（Fed/Fet）与三种磁化率之间的相关性较差,表明决定研究区土壤磁性强弱的是活性铁含量。（4）土壤TOC、N、P、S的含量和含水率WC与Feo和χlf都呈显着正相关（P<0.01）,BD与Feo和χlf呈显着负相关（P<0.01）。这些参数可能是通过影响土壤中活性铁的含量进而影响了土壤的磁性。（5）利用聚类分析将土壤剖面分为a、b两组,b组磁化率显着高于a组。利用主成分分析分别对两组剖面的χlf、Feo和主要理化性质参数的关系进行统计,结果表明a组土壤样品χlf和Feo与土壤营养元素、风化淋溶作用和含水率的关系都较为密切,而b组样品χlf和Feo与营养元素之间的关系更为密切,N、TOC、P和S通过促进Feo的生成而使磁化率增大是二者正相关的可能机制。
王涛[10]（2020）在《基于光谱技术的土壤理化信息检测方法研究》文中研究指明土壤是人类赖以生存的自然资源,是农业最基本的生产资料,应用先进的技术手段准确测量土壤各项理化指标,对理解和提高土壤生产潜力具有重要意义。土壤的质地类型是土壤保肥、保水、通气能力的重要指标,准确的测定土壤质地的类型,可以为土壤资源的合理利用与开发提供科学根据。作物的生长离不开土壤营养元素的供给,土壤养分状况的准确检测,对确定施肥种类与施肥水平具有重要的指导意义,对避免化学肥料的滥用以及土地资源的保护具有不可替代的作用。土壤中重金属含量的检测可以为作物安全生产提供保障,避免重金属通过作物的富集作用进入人类食物链,从而危害人类健康。土壤中作物根系的生长状况直接反映了作物本身的对土壤中养分的敏感程度,对土壤根系的准确动态监测,对筛选优势基因型的作物具有重要意义。本文研究了基于多种光谱与光谱成像技术的土壤理化性质检测方法,并且开发了一款土壤理化性质检测系统。具体内容涉及以下几个部分:（1）提出了基于XGBoost的近红外高光谱土壤理化性质检测方法。在高光谱数据预处理阶段,采用特定谱线位置的斜率阈值法自动选取感兴趣区域,相比以往手动选取的情况,效率大幅提升。引入XGBoost算法对样本平均谱线建模,有效解决了样本数量小,光谱特征较多的情况下建模容易过拟合的问题,使预测模型鲁棒性更强。此外,XGBoost算法可在特征维度对建模效果进行贡献度排序,对研究分析待测物的特征波长具有指导意义。结果表明,利用近红外高光谱对土壤总氮、有机物含量的预测效果良好,最佳模型在预测集的决定系数均在0.84以上,RPD在2.0以上;而对土壤p H、EC的检测精度有待提高。（2）提出了基于拉曼光谱以及显微图像对土壤质地的判定方法。基于拉曼光谱,在外部荧光的影响下,量化了谱线平滑的实际效用,采用多项式拟合的方法去除背景基线,并采用XGBoost算法对样本谱线建模。结果表明,谱线与土壤质地之间具有一定的相关性,F1得分为0.64。基于显微图像,采用基于卷积神经网络（CNN）的集成学习方法,在少量图像样本的前提下,消除随机样本所带来的影响,采用有放回抽样的方式结合模型投票以增强预测精度,F1得分最高为0.50,距离精准预测尚有一定距离。（3）研究了基于LIBS的土壤重金属定量检测的多种建模方法。预处理阶段,对比了小波变换降噪以及多项式基线拟合两种方法对后续建模的影响。建模阶段,基于Cu、Ni、Cr和Pb四种受测元素,对比了单变量及多变量分析的建模效果,其中多变量分析细分为基于强发射谱线、基于强发射谱线及周边特征以及基于全谱的三类建模情况。总结出具有特征降维功能的多变量分析算法,如PCR和LASSO,同比单变量分析,对重金属含量预测更有效。针对四种元素,均取得良好的预测效果,最优决定系数R2分别为0.94、0.93、0.91和0.89。此外,LASSO还可以通过正则惩罚项,在光谱维度对特征发射线进行选择,从数据分析的结果出发,为LIBS谱线提供更多的解释性。（4）基于CNN构建了土壤复杂背景下的自动化、快速作物根系分割模型,名为Seg Rootm-n。其中m和n分别为宽度和深度,为控制网络容量的两个超参,综合权衡了参数量和分割精度,提出了性价比最高的模型Seg Root-8-5,并作为基准模型。该模型可以在不具备高级GPU的电脑主机上仅用CPU进行自动快速的分割预测。提出了量化评估分割结果的指标骰子得分（Dice score）,基准模型在测试集上的骰子得分为0.6441。在此基础上,采用基准模型的预测二值化掩膜,建立了土壤根系总长估计模型,预测总长和人工计数总长的决定系数高达0.98。（5）开发了一款用于土壤的理化性质检测低成本、便携式的无线近红外检测系统,名为See Soil。该系统的检测设备体积小（110×80×50 mm）,重量仅为500g,集成性强,仅需一台设备,无需任何外部设备（电源、光源及数据处理PC等）就可以进行检测,特别适用于土壤的田间原位检测。系统可通过Wi-Fi连接互联网,用户可以通过系统物理按键和本地及远程网页对检测系统进行控制。采用See Soil系统对土壤数据集的土壤理化性质进行评估检测,结果表明,其对有机质含量预测性能良好,模型在预测集的决定系数为0.64;对土壤总氮的预测性能优异,决定系数为0.84。
二、多元分析方法在森林土壤学中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、多元分析方法在森林土壤学中的应用（论文提纲范文）
（1）鸡公山落叶阔叶林土壤呼吸的坡向间差异及其影响因子（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 样地布置 |
| 1.3 土壤呼吸测定 |
| 1.4 土壤有机碳及总氮测定 |
| 1.5 统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 土壤温度和湿度的坡向间差异 |
| 2.2 土壤呼吸的坡向间差异 |
| 2.3 环境因子对土壤呼吸的影响 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（2）基于航空高光谱反演的黑土地质量综合评价研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据获取与预处理 |
| 1.2.1 航空高光谱数据 |
| 1.2.2 地面数据 |
| 1.2.3 土壤指标化学分析 |
| 1.3 土壤质量参数反演 |
| 1.4 土壤质量综合评价 |
| 1.4.1 评价层次结构 |
| 1.4.2 权重计算 |
| 1.4.3 评价单元的确定 |
| 1.4.4 指标评分 |
| ①土壤肥力指标评价标准。 |
| ②土壤环境指标评价标准。 |
| ③农作物长势指标评价标准 |
| 1.4.5 土壤质量分级 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 模型关键参数分析 |
| 2.1.1 光谱数学变换形式对建模的影响 |
| 2.1.2 特征波段分析 |
| 2.2 反演模型精度分析 |
| 2.3 反演结果分析 |
| 2.4 土壤质量综合评价结果分析 |
| 3 讨论 |
（3）贡嘎山不同海拔森林土壤热通量垂直梯带时空变异特征（论文提纲范文）
| 1 研究区域概况 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 土壤热通量及相关环境因子监测 |
| 2.2 叶面积指数 |
| 2.3 数据处理方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 土壤热通量日动态变化 |
| 3.2 土壤热通量季节动态变化 |
| 3.3 土壤热通量月动态变化 |
| 3.4 土壤热通量对净辐射响应的滞后性 |
| 3.5 土壤热通量与环境因子的关系 |
| 3.6 土壤热通量占净辐射比值与叶面积指数关系 |
| 3.7 土壤热通量变化的因子贡献率 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 土壤热通量的变化特征 |
| 4.2 土壤热通量与净辐射和叶面积指数的关系 |
| 4.3 土壤热通量时空异质性 |
（4）岷江上游森林生态系统水源涵养功能尺度转换的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林生态系统服务功能国内外研究 |
| 1.2.2 森林水源涵养功能研究进展 |
| 1.2.3 森林水源涵养功能的多尺度内涵 |
| 1.2.4 森林水源涵养功能计量方法 |
| 1.2.5 森林水源涵养影响因子及尺度转换研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 第二章 研究区域概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 流域地形地貌特征 |
| 2.2.1 海拔空间分布特征 |
| 2.2.2 坡度坡向空间分布特征 |
| 2.3 气候特征 |
| 2.4 土壤特征 |
| 2.5 植被特征 |
| 第三章 研究方法 |
| 3.1 数据收集与预处理 |
| 3.1.1 地形数据 |
| 3.1.2 气象数据 |
| 3.1.3 土壤数据 |
| 3.1.4 植被数据 |
| 3.1.5 土地覆盖数据 |
| 3.1.6 小结 |
| 3.2 流域植被调查与采样 |
| 3.2.1 样地设置 |
| 3.2.2 样地植被调查 |
| 3.2.3 地被物及土壤样本的采集 |
| 3.3 实验室测量 |
| 3.3.1 地被物生态水文指标测定 |
| 3.3.2 土壤层生态水文指标测定 |
| 3.4 森林水源涵养影响因子分析 |
| 3.4.1 森林水源涵养影响因子的确定 |
| 3.4.2 回归分析与相关性分析 |
| 3.4.3 因子分析 |
| 3.5 森林水源涵养尺度上推模型建立 |
| 第四章 流域森林特征分析 |
| 4.1 林地尺度森林特征分析 |
| 4.2 流域尺度森林特征分析 |
| 4.2.1 植被的垂直分异 |
| 4.2.2 植被的坡向分异 |
| 4.2.3 植被的坡度分异 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 林地尺度森林水源涵养功能定量分析 |
| 5.1 地被物水源涵养定量分析 |
| 5.1.1 不同植被类型地被物蓄积量差异 |
| 5.1.2 不同植被类型地被物持水能力 |
| 5.2 土壤水源涵养定量分析 |
| 5.2.1 不同植被类型土壤容重 |
| 5.2.2 不同植被类型土壤孔隙度 |
| 5.2.3 不同植被类型土壤持水能力 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 流域森林水源涵养功能尺度上推及空间分布 |
| 6.1 森林水源涵养功能影响因子计算 |
| 6.1.1 气候因子 |
| 6.1.2 地形因子 |
| 6.1.3 植被因子 |
| 6.1.4 土壤因子 |
| 6.2 森林水源涵养功能影响因子分析 |
| 6.2.1 相关性分析和回归分析 |
| 6.2.2 因子分析 |
| 6.3 森林水源涵养功能尺度上推预测模型及验证 |
| 6.3.1 地被物水源涵养功能预测模型及验证 |
| 6.3.2 土壤水源涵养功能预测模型及验证 |
| 6.4 流域森林水源涵养功能空间分布 |
| 6.4.1 地被物水源涵养空间分布 |
| 6.4.2 土壤水源涵养空间分布 |
| 6.5 讨论 |
| 6.5.1 地被物水源涵养指标尺度上推模型 |
| 6.5.2 土壤水源涵养指标尺度上推模型 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 本文特色 |
| 7.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）大兴安岭林区森林土壤有机碳库空间分布特征及影响机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤有机碳组分划分研究 |
| 1.2.2 森林土壤有机碳特征研究 |
| 1.2.3 森林土壤有机碳影响因素研究 |
| 1.2.4 森林土壤植硅体碳特征研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 大兴安岭林区概况 |
| 2.1.2 兴安落叶松原始林试验区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 样地设置与调查 |
| 2.2.2 土壤样品采集与处理 |
| 2.2.3 土壤样品测定 |
| 2.2.4 数据处理 |
| 2.2.5 数据统计分析 |
| 3 大兴安岭林区土壤理化特征 |
| 3.1 大兴安岭林区土壤化学性质空间变异特征 |
| 3.1.1 土壤化学性质描述性统计特征 |
| 3.1.2 土壤化学性质空间变异特征 |
| 3.2 兴安落叶松林土壤理化特征 |
| 3.2.1 兴安落叶松林土壤理化指标的剖面分布特征 |
| 3.2.2 不同林龄兴安落叶松林土壤理化特征 |
| 3.2.3 不同林型兴安落叶松林土壤理化特征 |
| 3.2.4 兴安落叶松林各理化指标间的相关关系 |
| 3.3 讨论与小结 |
| 3.3.1 讨论 |
| 3.3.2 小结 |
| 4 大兴安岭林区土壤总有机碳特征 |
| 4.1 大兴安岭林区土壤总有机碳空间变异特征 |
| 4.1.1 土壤总有碳的数据检验与变换 |
| 4.1.2 土壤总有机碳的模型筛选 |
| 4.1.3 土壤总有机碳的空间分布特征 |
| 4.1.4 土壤总有机碳的影响因子分析 |
| 4.1.5 土壤总有机碳的通径回归分析 |
| 4.2 兴安落叶松林土壤总有机碳特征 |
| 4.2.1 土壤总有机碳剖面特征 |
| 4.2.2 土壤总有机碳与土壤理化指标间的相关分析 |
| 4.3 不同林龄兴安落叶松林土壤总有机碳特征 |
| 4.3.1 不同林龄土壤总有机碳含量 |
| 4.3.2 不同林龄土壤总有机碳剖面特征 |
| 4.3.3 不同林龄土壤总有机碳与土壤理化性质的关系 |
| 4.4 不同林型兴安落叶松林土壤总有机碳特征 |
| 4.4.1 不同林型土壤总有机碳含量 |
| 4.4.2 不同林型土壤总有机碳剖面特征 |
| 4.4.3 不同林型土壤总有机碳与土壤理化性质的关系 |
| 4.5 讨论与小结 |
| 4.5.1 讨论 |
| 4.5.2 小结 |
| 5 大兴安岭林区土壤有机碳组分特征 |
| 5.1 大兴安岭林区土壤有机碳组分空间特征 |
| 5.1.1 有机碳组分团聚体含量特征 |
| 5.1.2 有机碳组分特征 |
| 5.1.3 不同保护机制有机碳组分特征 |
| 5.2 兴安落叶松林土壤有机碳组分特征 |
| 5.2.1 有机碳组分总体特征 |
| 5.2.2 有机碳组分剖面分布特征 |
| 5.2.3 有机碳组分间关系 |
| 5.2.4 有机碳组分影响因素分析 |
| 5.3 不同林龄兴安落叶松林土壤有机碳组分特征 |
| 5.3.1 不同林龄土壤有机碳组分比较 |
| 5.3.2 不同林龄土壤有机碳组分剖面特征 |
| 5.3.3 有机碳组分间的相互关系 |
| 5.3.4 有机碳组分影响因素分析 |
| 5.4 不同林型兴安落叶松林土壤有机碳组分特征 |
| 5.4.1 不同林型土壤有机碳组分比较 |
| 5.4.2 不同林型土壤有机碳组分剖面分布特征 |
| 5.4.3 有机碳组分间的相互关系 |
| 5.4.4 有机碳组分影响因素分析 |
| 5.5 讨论与小结 |
| 5.5.1 讨论 |
| 5.5.2 小结 |
| 6 大兴安岭林区植硅体碳特征 |
| 6.1 大兴安岭林区土壤植硅体碳空间特征 |
| 6.1.1 土壤植硅体形态特征 |
| 6.1.2 土壤植硅体碳描述性统计特征 |
| 6.1.3 土壤植硅体碳地带性特征 |
| 6.1.4 土壤植硅体与土壤植硅体碳含量间的相关关系 |
| 6.1.5 土壤植硅体碳与土壤化学性质间的相关关系 |
| 6.1.6 土壤植硅体碳与气候因子的关系 |
| 6.2 兴安落叶松林土壤植硅体特征 |
| 6.2.1 土壤植硅体剖面特征 |
| 6.2.2 土壤植硅体与土壤各指标的相关关系 |
| 6.3 兴安落叶松林土壤植硅体碳特征 |
| 6.3.1 土壤植硅体碳统计特征 |
| 6.3.2 土壤植硅体碳剖面特征 |
| 6.3.3 土壤植硅体碳指标间的相关关系 |
| 6.3.4 土壤植硅体碳影响因素分析 |
| 6.4 不同林龄兴安落叶松林土壤植硅体碳特征 |
| 6.4.1 不同林龄土壤植硅体碳含量比较 |
| 6.4.2 不同林龄土壤植硅体碳剖面分布特征 |
| 6.5 不同林型兴安落叶松林土壤植硅体碳特征 |
| 6.5.1 不同林型土壤植硅体碳含量比较 |
| 6.5.2 不同林型土壤植硅体碳剖面分布特征 |
| 6.6 讨论与小结 |
| 6.6.1 讨论 |
| 6.6.2 小结 |
| 7 大兴安岭林区土壤碳储量估算 |
| 7.1 大兴安岭林区土壤总有机碳储量 |
| 7.2 大兴安岭林区土壤各组分有机碳储量 |
| 7.3 大兴安岭林区土壤植硅体碳储量 |
| 7.4 讨论与小结 |
| 7.4.1 讨论 |
| 7.4.2 小结 |
| 8 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）模型预测高分辨率森林土壤养分三维空间分布的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤养分的预测方法 |
| 1.2.2 土壤养分的研究维度 |
| 1.2.3 土壤养分的影响因子 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 课题来源 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 样点布设与样品采集处理 |
| 2.2.1 土壤样点布设 |
| 2.2.2 土壤样品采集及测定 |
| 2.3 模型输入数据准备 |
| 2.3.1 粗分辨率的土壤养分图 |
| 2.3.2 DEM衍生的地形水文参数图 |
| 2.4 人工神经网络模型 |
| 2.4.1 模型的建立 |
| 2.4.2 模型的校准和验证 |
| 2.4.3 模型输入候选参数的筛选 |
| 2.4.4 模型精度的评估 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 常规统计学分析 |
| 3.2 土壤养分不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.1 SOM不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.2 TN不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.3 TP不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.4 TK不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.5 AN不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.6 AP不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.7 AK不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.8 全部土壤养分ANN预测模型的整体分析 |
| 3.2.9 独立区域模型验证精度 |
| 3.3 土壤养分不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.1 SOM不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.2 TN不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.3 TP不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.4 TK不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.5 AN不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.6 AP不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.7 AK不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 第四章 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.1.1 模型输入最优组合筛选及候选参数预测能力 |
| 4.1.2 ANN模型的预测精度 |
| 4.1.3 模型预测生产的土壤养分空间分布图 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 影响土壤养分空间分布的主要因子及其作用机理 |
| 4.2.2 土壤养分的垂直空间分布状况 |
| 4.2.3 模型应用的推广性 |
| 4.2.4 存在的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于人工神经网络模型的全球森林土壤呼吸动态研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 土壤呼吸的研究进展 |
| 1.2.1 测定方法 |
| 1.2.2 影响因子 |
| 1.2.3 时空动态变化 |
| 1.3 土壤呼吸的模型发展 |
| 1.3.1 群落尺度土壤呼吸模型 |
| 1.3.2 区域/国家尺度土壤呼吸模型 |
| 1.3.3 全球尺度土壤呼吸模型 |
| 1.4 全球森林变化 |
| 1.5 研究目的意义、研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究目的和意义 |
| 1.5.2 研究内容及拟解决的科学问题 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第二章 数据来源 |
| 2.1 全球森林年土壤呼吸数据库 |
| 2.2 全球气象数据 |
| 2.3 全球森林边界数据 |
| 2.4 全球森林变化数据 |
| 第三章 研究方法 |
| 3.1 基础数据处理 |
| 3.1.1 建立全球森林年土壤呼吸数据库 |
| 3.1.2 提取全球气象数据 |
| 3.1.3 确定全球森林边界 |
| 3.1.4 处理全球森林变化数据 |
| 3.2 构建基于k-fold交叉验证方法的人工神经网络模型 |
| 3.2.1 人工神经网络模型 |
| 3.2.2 k-fold交叉验证方法 |
| 3.2.3 模型精度指标 |
| 3.3 全球森林动态变化 |
| 3.4 土壤呼吸对全球森林动态变化的响应 |
| 3.5 统计分析 |
| 第四章 结果与分析 |
| 4.1 全球森林年土壤呼吸模型 |
| 4.1.1 全球森林年土壤呼吸数据库 |
| 4.1.2 基于k-fold交叉验证的人工神经网络模型 |
| 4.1.3 讨论 |
| 4.2 全球森林动态变化 |
| 4.2.1 2000年森林覆盖面积 |
| 4.2.2 森林增加面积 |
| 4.2.3 森林损失面积变化 |
| 4.2.4 讨论 |
| 4.3 全球森林土壤呼吸时间变化 |
| 4.3.1 2000年-2017年全球森林土壤呼吸时间变化 |
| 4.3.2 森林增加引起的潜在的土壤呼吸时间变化 |
| 4.3.3 森林损失变化引起的潜在的土壤呼吸时间变化 |
| 4.3.4 讨论 |
| 4.4 全球森林土壤呼吸空间分布 |
| 4.4.1 2000年-2017年全球森林土壤呼吸空间分布 |
| 4.4.2 森林增加引起的潜在的土壤呼吸空间分布 |
| 4.4.3 森林损失引起的潜在的土壤呼吸空间分布 |
| 4.4.4 讨论 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 论文资助项目 |
（9）西双版纳大渡岗土壤铁形态特征及其与土壤磁性的关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤中铁氧化物的研究现状 |
| 1.2.2 土壤铁形态的研究现状 |
| 1.2.3 土壤铁形态转化的影响因子 |
| 1.2.4 土壤铁形态与磁化率关系研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 工作量统计 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及实验方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 区域地层 |
| 2.2 剖面布置与样品采集 |
| 2.3 样品测试方法 |
| 2.3.1 土壤不同形态铁的测定 |
| 2.3.2 土壤磁化率的测定 |
| 2.3.3 土壤几种理化性质参数的测定 |
| 2.3.4 土壤化学元素和风化指标的测定 |
| 2.4 数据分析方法 |
| 第三章 研究区三种土地利用方式下土壤铁形态分布特征 |
| 3.1 全铁的分布特征 |
| 3.2 游离氧化铁与铁的游离度 |
| 3.3 活性铁与铁的活化度 |
| 3.4 晶质铁与铁的晶胶度 |
| 第四章 土壤铁形态的影响因子分析 |
| 4.1 土壤基本理化参数与铁形态的关系 |
| 4.2 化学元素和风化指标与土壤铁形态的关系 |
| 4.3 不同形态铁影响因子多重回归分析 |
| 4.3.1 多重回归分析的适用条件 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 第五章 不同形态氧化铁与土壤磁性的关系 |
| 5.1 土壤各形态氧化铁与磁化率分组对比 |
| 5.2 各形态铁与三种磁化率的相关关系 |
| 5.3 氧化铁形态转化对土壤磁化率的影响 |
| 5.3.1 游离度和活化度与磁化率的关系 |
| 5.3.2 影响活性铁的因子与磁化率的关系 |
| 5.4 土壤环境对Feo和 χlf的影响及二者相关机理探讨 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 存在问题与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于光谱技术的土壤理化信息检测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 土壤理化性质检测方法研究现状 |
| 1.2.1 高光谱成像技术 |
| 1.2.2 拉曼光谱技术 |
| 1.2.3 近红外光谱技术 |
| 1.2.4 激光诱导击穿光谱技术 |
| 1.2.5 机器视觉技术 |
| 1.3 光谱技术在土壤理化性质检测中存在的问题 |
| 1.4 研究内容和技术路线图 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 实验样本 |
| 2.1.1 样本收集与处理 |
| 2.1.2 参考值检测方法 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.2.1 高光谱成像系统 |
| 2.2.2 便携式拉曼光谱仪 |
| 2.2.3 LIBS光谱采集系统 |
| 2.2.4 显微成像系统 |
| 2.2.5 微根管RGB相机 |
| 2.3 机器学习算法 |
| 2.3.1 多元线性回归 |
| 2.3.2 LASSO回归 |
| 2.3.3 主成分回归分析 |
| 2.3.4 偏最小二乘法 |
| 2.3.5 支持向量机 |
| 2.3.6 K近邻算法 |
| 2.3.7 随机森林 |
| 2.3.8 梯度提升树与极端梯度提升 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 2.4.1 CNN简介 |
| 2.4.2 CNN主要组成部分 |
| 2.5 模型评价指标 |
| 2.5.1 分类评价指标 |
| 2.5.2 回归评价指标 |
| 2.6 实验软硬件 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 基于近红外高光谱的土壤理化性质检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高光谱数据采集 |
| 3.3 高光谱数据预处理 |
| 3.3.1 感兴趣区域(ROI)自动提取 |
| 3.3.2 光谱平滑 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 基于全谱的土壤N,OM,PH,EC回归模型 |
| 3.4.2 特征波段的选择 |
| 3.4.3 基于特征波长的土壤N,OM的回归模型 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于拉曼光谱与显微图像的土壤质地判别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 土壤数据集 |
| 4.3 基于拉曼光谱的土壤质地判别 |
| 4.3.1 拉曼光谱采集 |
| 4.3.2 拉曼光谱预处理 |
| 4.3.3 基于拉曼光谱的土壤质地判定结果 |
| 4.4 基于显微图像的土壤质地判别 |
| 4.4.1 土壤显微图像采集 |
| 4.4.2 分类基模型 |
| 4.4.3 集成学习 |
| 4.4.4 训练与参数设置 |
| 4.4.5 推断流程 |
| 4.4.6 基于显微图像的土壤质地判定结果 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于LIBS的土壤重金属检测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 LIBS数据获取 |
| 5.3 数据分析 |
| 5.3.1 光谱预处理 |
| 5.3.2 单变量分析 |
| 5.3.3 多变量分析 |
| 5.3.4 模型评价指标 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 参考值分布 |
| 5.4.2 土壤压片的LIBS谱线 |
| 5.4.3 单变量分析结果 |
| 5.4.4 多变量分析结果 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于RGB图像的大豆根系分割 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 土壤根系数据集 |
| 6.2.1 根系图像获取 |
| 6.2.2 图像标注 |
| 6.3 模型训练与推断 |
| 6.3.1 编码过程中的迁移学习 |
| 6.3.2 训练与参数设置 |
| 6.3.3 推断流程 |
| 6.4 评价指标 |
| 6.5 结果与分析 |
| 6.5.1 整体性能 |
| 6.5.2 模型预测的失效分析 |
| 6.5.3 大豆根系图片测试集与森林土壤根系图片测试集 |
| 6.5.4 特征图的可视化 |
| 6.5.5 迁移学习的性能 |
| 6.5.6 不同大小的SEGROOT网络的性能 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 便携式近红外土壤理化性质检测系统开发 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 硬件设计 |
| 7.2.1 DLP NIRSCAN NANO EVM |
| 7.2.2 ESP8266EX模组 |
| 7.2.3 本地无线NIRS装置 |
| 7.3 软件设计 |
| 7.3.1 WI-FI模组的本地自定义固件 |
| 7.3.2 远程云服务器软件 |
| 7.3.3 系统工作流程 |
| 7.4 系统功能 |
| 7.5 系统测试 |
| 7.5.1 数据获取 |
| 7.5.2 数据分析 |
| 7.5.3 软件工具 |
| 7.5.4 实验结果 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、多元分析方法在森林土壤学中的应用（论文参考文献）
- [1]鸡公山落叶阔叶林土壤呼吸的坡向间差异及其影响因子[J]. 胡晓杰,田慧敏,郝艺晴,刘彦春,琚煜熙,张旺. 甘肃农业大学学报, 2021
- [2]基于航空高光谱反演的黑土地质量综合评价研究[J]. 赵宁博,杨佳佳,赵英俊,秦凯,杨越超,李明. 中国农业科技导报, 2021(11)
- [3]贡嘎山不同海拔森林土壤热通量垂直梯带时空变异特征[J]. 杨阳,王根绪,孙向阳,胡兆永,周云波. 东北林业大学学报, 2021(08)
- [4]岷江上游森林生态系统水源涵养功能尺度转换的研究[D]. 邓力濠. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究[D]. 施展. 浙江农林大学, 2021
- [6]大兴安岭林区森林土壤有机碳库空间分布特征及影响机制[D]. 王冰. 内蒙古农业大学, 2021
- [7]模型预测高分辨率森林土壤养分三维空间分布的研究[D]. 孙冬晓. 广西大学, 2020
- [8]基于人工神经网络模型的全球森林土壤呼吸动态研究[D]. 田秋燕. 广西大学, 2020(02)
- [9]西双版纳大渡岗土壤铁形态特征及其与土壤磁性的关系研究[D]. 史玉成. 昆明理工大学, 2020(05)
- [10]基于光谱技术的土壤理化信息检测方法研究[D]. 王涛. 浙江大学, 2020(01)