[发明专利]一种土壤质地颗粒含量预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种土壤质地颗粒含量预测方法，属于土壤预测技术领域。

背景技术

土壤质地是土壤学最重要的物理属性之一。土壤质地指的是土壤粗细颗粒组成及含量。土壤质地的空间预测对于土壤水分模拟、土壤污染修复应用非常重要，是大气模型、水文模型、陆面过程模型等模型最重要的输入参数之一。在土壤质地分级方面，欧美国家已有不同规则的分级标准，土壤颗粒分级均采用粘粒、粉粒和砂粒三大类别。以国际制为例，土壤颗粒粒径小于0.002毫米时定义为粘粒，介于0.002与0.02毫米时定义为粉粒，介于0.02与2毫米时定义为砂粒。

土壤质地的常规测定方法有比重计法、吸管法、流水冲洗法、筛分法等。吸管法过程较为复杂，精确度高，是目前采用较多的一种测定方式。近二十年来随着传感器的飞速发展，利用土壤光谱信息预测土壤质地技术也得到快速应用，重要的技术包括γ射线(美国GR320便携式伽玛能谱仪)、X射线(德国SOMATOM-PLUS螺旋式CT)、红外近红外波段(瑞士NIRFlex N-500光谱仪)、无线电频率(瑞典MALA探地雷达)和电磁感应(加拿大Geonics EM38)。然而，无论哪一种测定方法，均只能测定点位尺度或坡面尺度的土壤质地信息，难以实时、快速、准确测定大区域的土壤质地。

受地形、气候、母质等诸多成土因素的复合影响，土壤质地在空间分异方面表现出不同的结构性和规律性。大研究区域的土壤质地信息获取主要是使用土壤-景观模型进行空间预测。土壤-景观模型的本质是预测模型，主要是定量描述所观察到景观要素(与成土因素相关)、土壤类型/属性之间的相关性，进而用来预测未采样区域的土壤信息。基于该模型，常规的土壤制图技术包括线性回归模型、模糊聚类、决策树、地统计模型等方法。实际应用中，为便于管理常将土壤的颗粒组成划分为不同组合，该组合的重要表达方式是质地分类三角坐标图。在这种分类中，粘粒、粉粒与砂粒含量的总和为1，不同颗粒含量以百分制表示。由于土壤质地是种非常稳定的自然属性，土壤质地预测通常对土壤颗粒分级单独预测，分别预测土壤质地的粘粒、粉粒、砂粒含量。因此，如无特别说明，本说明书所描述的土壤质地预测均面向土壤颗粒含量的不同分级，如粘粒含量。

土壤质地是土壤调查中关键土壤属性之一。在区域土壤调查与制图过程中，小样区采样代价往往较低，相对采样密度也比偏远地区高。因此，基于局部土壤-景观模型预测的土壤属性空间分布数据，能否用来补充完善其他区域的预测模型，是大研究区域尤其是涉及到偏远不发达地区土壤调查的技术瓶颈。换言之，利用高密度采样的局部研究区域的生产制图结果，提取具有代表性的结果土壤数据，进而重新构建面向更大区域的土壤质地预测模型，在弥补区域样点不足的现代土壤图生产中具有重大的应用意义。

然而，尽管各类基于传感器反演的土壤质地获取手段不断更新，区域土壤调查工作的持续开展，现有土壤质地预测技术仍缺乏高效处理省级、流域级区域的生产模式。同时，众多大气模型、陆面过程模型等系统应用质量的不断提升也为土壤质地预测技术提出了新的挑战，区域级土壤质地专题图的生产与加工已经严重制约了土壤信息在各农业、林业、牧业部门的应用范围，归纳起来有以下几个局限性：

(1)现有测定技术无法实时获取大规模调查区域的土壤质地信息。景观基于传感器的质地测定技术成本较低，然而，获取大规模区域不同深度的土壤质地数据仍面临重大挑战，且其精度也亟待进一步提升；传统的实验室分析技术较为完善，分析精度较高，但其分析时间较长、成本较高。另外，以上分析技术均是面向点位尺度的质地分析，无法实现区域级别土壤信息的批量获取与生产。因此，现代土壤制图技术仍是土壤信息空间表征的主要技术手段。

(2)偏远地区进行大规模土壤调查代价较高。给定足够的土壤数据(具体包括位置、深度与化验测定的土壤数据)与环境变量信息(具体包括影响土壤形成、发育与演化的环境变量，如地形、成土母质、气候等)，借助现代数字土壤制图技术可以预测其他区域的土壤信息，并可追踪预测过程，给出精度评价。然而，由于交通、时间与成本问题，存在大量的不可达区域，如戈壁、山地等。无法获取这些区域的土壤数据直接制约了数字土壤制图技术的应用。如何借助土壤学的理论指导，将土壤信息的影响因素外推至难以到达的区域，进而提升总体的预测精度，仍是技术人员广泛关注的生产难题。