研究区位于新疆伊犁河谷地区察布查尔县纳达齐牛录乡, 地理位置北纬43° 17'— 43° 57', 东经80° 31'— 81° 43'(见图1)。 该区属于干旱气候, 年平均气温7.9 ℃, 年平均降水量206 mm, 年平均蒸发量为1 594 mm, 年蒸发量与年降水量的比为7.74, 同时由于水热再分配和土壤垂直差异明显, 形成了该区土壤盐渍化明显的土地特点。

图1

Fig.1

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	图1 研究区在新疆所处位置Fig.1 Location of the study area in Xinjiang Autonomous Region

1.2.1 土壤表观电导率获取

EM38测量按照300米左右的行距, 利用移动设备加载EM38(加拿大Geonics公司生产)沿直线进行土壤表观电导率(ECa, mS· m^-1)的测量, 测量路线根据研究区内的沟渠布局与实际地形等做相应调整。 EM38采用水平测量位放置地面测定土壤表观电导率, 水平模式测得的土壤表观电导率以ECa_H表示。 采样时间为2016年5月, EM38每个测量点位用GPS(型号为Trimble Pro XRS)定位记录坐标, EM38测量点分布见图2。

图2

Fig.2

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	图2 区域Landsat 8遥感影像第二波段及EM38测量样点分布图Fig.2 The distribution of EM38 survey points and second band of Landsat 8 remote sensing image in the study area

1.2.2 土壤采样及盐分的测定

在EM38测量点上选取有代表性的70个土壤剖面, 每个剖面按照0~30, ≥ 30~60和≥ 60~100 cm进行分层采样, 土样采样点分布情况见图3。 土壤样品经实验室内自然风干、 磨碎、 过2 mm筛后备用。 所有土壤样品均制备1: 5土水比浸提液, 测定其全盐含量^[22]。

图3

Fig.3

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	图3 土壤采样点分布图Fig.3 Soil sampling locations

1.2.3 盐分光谱指数获得

选取覆盖研究区的2016年6月成像的Landsat 8多光谱遥感影像, 研究区遥感影像的的第二波段影像如图2与图3底图所示。 利用遥感影像Landsat 8的绿(G)和红(R)波段计算出土壤盐分指数SI₁= G×R, 并提取与土壤采点坐标对应的光谱值, 用于土壤盐分解译模型的建立。

1.2.4 土壤盐分解译模型的建立

以土壤采样70个土壤剖面所测的土壤盐分含量、 盐分光谱指数(SI₁)和水平位EM38测得的土壤表观电导率(EC_aH)为样本总体, 将各土层土壤盐分含量作为因变量, 将盐分光谱指数(SI₁)和水平位土壤表观电导率(EC_aH)作为自变量, 建立不同土层(0~30, ≥ 30~60和≥ 60~100 cm)土壤盐分的多元回归解译模型。 各层土壤盐分模型如表1所示。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 各层土壤盐分解译模型 Table 1 Model of soil salinity in different soil layers based on spectral indices and apparent electrical conductivity 深度 回归模型 相关系数 0~30 TS=-4.419+0.017× SI1+0.139× ECaH 0.951* * 30~60 TS=-2.458+0.016× SI1+0.110× ECaH 0.932* * 60~100 TS=-0.514+0.014× SI1+0.088× ECaH 0.911* * Note: TS represents the content of soil salinity (g· kg-1); SI1 represents the spectral soil salinity index; ECaH represends the apparent soil electric conductivity with a horizontal configuration of EM38

表1 各层土壤盐分解译模型 Table 1 Model of soil salinity in different soil layers based on spectral indices and apparent electrical conductivity

1.2.5 土壤盐分三维散点数据获得

据上述研究区各层土壤盐分解译模型, 在ArcGIS10.0软件中, 计算得到各层土壤的盐分分布图。 在研究区各层土壤盐分分布图上按350 mⅹ 350 m网格均匀采样(如图4所示), 每个土层获得均匀样点120个(共计360个样点, 如图4所示), 获得该区域0~30, 30~60及60~100 cm三维土壤盐分数据(见图5), 以用于研究区土壤盐分三维解译。

图4

Fig.4

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	图4 土壤盐分分布图上网格采样点分布图Fig.4 The grid sampling point on soil salinity distribution map of study area

图5

Fig.5

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	图5 土壤三维散点及盐分剖面分布图Fig.5 The 3D scatter data and soil salinity in the study area

在GMS10.1软件中, 以均匀采样得到的三维土壤盐分为数据源建立土壤3D Mesh Data模型(见图6), 采用三维反距离权重法(inverse distance weighting, IDW)进行三维土壤盐分插值, 得到该区域土壤三维空间分布图。 基于多源数据对新疆区域土壤盐分三维空间变异特征精确评估的方法流程参见图7。 为了获得更佳的可视化效果, 绘制的所有三维分布图中垂直方向均扩大1 000倍。 三维图中Y表示正北方向, X表示正东方向, Z指向地面。

图6

Fig.6

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	图6 研究区域3D Mesh模型图Fig.6 3D Mesh model of the study area

图7

Fig.7

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	图7 区域土壤盐分精确解译方法流程图Fig.7 Flow chart of precise interpretation method of regional soil salinity

将70个实测剖面分为训练数据集56个剖面及验证数据集14个剖面, 分别评价对以56个剖面土壤盐分为数据源和以多源数据耦合方法得到数据为数据源的土壤盐分三维空间分析的精度。 利用均方根误差(root mean squared error, RMSE)和测值与实测值的相关系数(r)来评价两种方法的预测精度。

研究区土壤盐分的剖面统计特征见表2。 研究区整个剖面土壤盐分含量最大值为12.950 g· kg^-1, 最小值为0.151 g· kg^-1。 整个剖面土壤盐分含量的平均值在1.419~2.082 g· kg^-1之间, 并且随着土壤深度的增加而减小, 呈现盐分表聚的趋势。 从变异系数来看, 各层土壤盐分含量的变异系数分别为: 1.281, 1.281与1.527, 表现为强度空间变异性, 并且呈现随着土壤深度的增加, 变异系数升高的趋势。 研究区0~100 cm土体土壤盐分表现出强度空间变异性, 主要由于土壤含盐量的空间分布与气候、 微地形、 地下水性质等自然因素和农田灌溉等人为多因素有关, 另外研究区土地利用方式的不同也是土壤盐分表现空间强度变异性的主要因素。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 各土层土壤盐分的统计特征值(n=70) Table 2 Statistical feature values of soil salinity in different soil layers 土层深度 /cm 最小值/ (g· kg-1) 最大值/ (g· kg-1) 平均值/ (g· kg-1) 标准 差 变异 系数 0~30 0.259 12.950 2.082 2.668 1.281 > 30~60 0.202 10.100 1.624 2.081 1.281 > 60~100 0.151 11.021 1.419 2.166 1.527

表2 各土层土壤盐分的统计特征值(n=70) Table 2 Statistical feature values of soil salinity in different soil layers

由多源数据解译得到的盐分模型, 用盐分模型得到研究区各层土壤盐分空间分布图, 每层用网格法采样得到的研究区土壤盐分三维散点图也同样表现出土壤盐分具有明显的空间异质性及表聚性的剖面特征(见图5), 并且在研究区域的中部及西部地区土壤盐分含量普遍较高。

以多源数据解译获得均匀的研究区土壤盐分三维散点数据为基础, 利用IDW插值方法, 得到了研究区土壤盐分三维空间分布图, 见图8。 参照半干旱和干旱区土壤盐渍化分级标准, 土壤盐分三维制图时将研究区土壤盐渍化分为5个等级, 即非盐渍化、 轻度盐渍化、 中度盐渍化、 重度盐渍化和盐土, 对应的土壤盐分含量分别是 [0, 1.0), [1.0, 2.0), [2.0, 4.0), [4.0, 6.0)和高于6.0 g· kg^-1。 由图8可知, 研究区土壤盐分含量主要以低值区域为主(含盐量< 1 g· kg^-1), 土壤盐分含量高值区域主要集中在研究区的中西部区域, 研究区的中部和西部局部地区土壤盐分已达到盐土范畴(含盐量> 6 g· kg^-1, 图中红色区域)。

图8

Fig.8

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	图8 研究区域三维土壤盐分空间分布图Fig.8 Three dimensional distribution of soil salinity in study area

为更加直观的看出研究区土壤盐分的剖面信息, 选择了3个典型截面, 3个截面的土壤盐分剖面分布情况见图9所示。 A-A'截面从研究区西北方向到东南方向, 由该剖面可以看出剖面土壤盐分表现为随着土层深度增加, 土壤含量下降的趋势, 属于“ 表聚型” 盐渍土剖面类型。 在B-B'截面上, 该截面上不同程度的盐渍化土壤占绝大部分区域, 土壤盐分的垂直分布在表层盐分高的区域土壤剖面呈“ 表聚型” 盐渍土剖面特点, 而在表层盐分低的区域(即靠近B'), 土壤剖面呈“ 底聚型” 盐渍土剖面特点。 由C-C'截面可以看出, 在空间上土壤盐分都表现出在截面的中部高两端低的特征, 在中部盐分的高值区域与B-B'剖面特征一致, 呈现“ 表聚型” 盐渍土剖面特点。 研究区土壤盐分剖面特征主要表现为“ 表聚型” , 局部地区也表现为“ 底聚型” 的特点, 这可能与研究区的主要土地利用方式有关, 研究区的主要土地利用类型为水稻田和荒地, 而水稻田和荒地土壤盐分剖面特征差异较大, 在后续的研究中可以进一步比较不同土地利用方式对土壤盐分空间分布的影响。

图9

Fig.9

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	图9 研究区三维土壤典型截面盐分分布图Fig.9 Three dimensional distribution of soil salinity for typical cross sections

经精度验证分析, 以土壤采样点数据为数据源和以多源数据耦合为数据源的预测均方根误差(RMSE)分别为0.310 8和0.182 1 g· kg^-1, 以多源数据耦合为数据源的三维盐分分布比以土壤采样点为数据源的RMSE降低了0.128 7。 预测值和实测值之间的相关系数(r)由以土壤采样点为数据源的0.715提高至以多源数据耦合为数据源的0.908, 提高了0.193。 由此可见基于多源数据耦合的土壤盐分三维空间预测较之传统方法具有较高的精度。 本研究对于区域三维土体的盐分评估具有省时省力且费用低及精度高等优点, 该评估方法不仅适用于新疆伊犁河流域, 对于我国干旱半干旱地区盐渍化土壤的评估同样适用。