基于黄河三角洲土地利用与土壤含盐量关系的土壤含盐量空间插值模型构建

Soil salinization is one of the important factors of land degradation. However, today's spatial interpolation model can not obtain the ideal accuracy for soil salinity prediction, especially the lack of application of the relationship between human activities and soil salinity makes the overall interpolation result highly uncertain. This project sets land use as the concrete manifestation of human activities to study the echoes of land use and soil salinity in the Yellow River Delta. The process is based on time-series multi-source remote sensing data, field investigation means and the methods of data mining and model integration. The main study contents including: to explore the changes and future trends of the land use and soil salinity in time series; to excavate the influence of land use and its changes on static stable structure and dynamic evolution of soil salinity; to build a response model of soil salinity to land use change. Based on those, through combining with quantitative conversion of qualitative elements and integrating several spatial interpolation models to achieve high-precision spatial prediction of soil salt content. This study will not only contribute to providing theoretical direction for local land planning and soil improvement, but also providing method guidance for other soil factors in specialization.

土壤盐碱化是土地退化的重要因素之一，而现今的空间插值模型对土壤含盐量的预测仍不能获得理想的精度，尤其是对人类活动与土壤含盐量之间关系的应用方面的缺失，使得整体插值结果具有很大的不确定性。本项目以土地利用作为人类活动的具体表现形式，基于时序的多源遥感数据和野外实地考察手段，引入数据挖掘等分析方法，集成地统计和线性回归空间插值模型，通过量化黄河三角洲土地利用与土壤含盐量之间的关系，最终建立土壤含盐量的高精度空间插值模型。主要研究内容包括：探索时间序列的土地利用和土壤含盐量变化规律，挖掘土地利用及其变化对土壤含盐量静态格局和动态演变的影响机制，构建土壤含盐量对土地利用变化的响应模型，结合定性要素的定量化转换，集成并构建高精度空间插值模型，最终实现土壤含盐量的高效空间预测。这不仅为区域土地规划和土壤改良提供理论和方法基础，同时也为其他土壤要素的空间化提供科学的方法借鉴。

土壤盐碱化是土地退化的重要因素之一，而现今土地利用与土壤含盐量之间的关系还有待深入探讨，尤其在土地利用变化影响下土壤含盐量的空间预测仍不能获得理想精度。本项目基于时序的多源遥感数据和野外实地考察手段，研究分析了黄河三角洲土地利用与土壤含盐量之间的关系，集成地统计和线性回归空间插值模型，实现了黄河三角洲土壤含盐量的高精度空间预测模拟。主要结论包括以下几个方面：（1）黄河三角洲陆地面积变化主要受海水侵蚀和河流泥沙淤积影响，分成淤积阶段、侵蚀阶段和稳定阶段；农田是黄河三角洲最主要的土地利用类型，且呈现增加趋势；农田与草地之间的转换是黄河三角洲最主要的土地利用类型变化。（2）同一年内随着土层深度的加深，土壤含盐量呈现减小趋势，呈现出表层集聚的现象；时间尺度上，春季土壤含盐量高于秋季，各层土壤含盐量在研究时间段内都呈现先增加后减小的趋势；黄河三角洲北部沿海区域土壤含盐量较高，河流周边的土壤含盐量较其它区域低。（3）秋季采样点经雨季的淋洗作用后，农田和林地的中层的土壤含盐量减小效果明显，在深层产生了集聚的现象，但表层依然最高；农田和林地是土壤含盐量最低的土地利用类型，其次是灌丛和草地；在面上尺度，林地在各层的土壤含盐量都处于最低水平，草地和灌丛的土壤含盐量较高，盐碱地土壤含盐量都是各土地利用类型中最高的。（4）GWR与协同克里格法和MLR模型相比，插值精度更高，结果展示出更为合理的盐分空间分布状况，它既减弱了协同克里格法的平滑性，又比MLR模型具有更突出的局部细节，所以GWR模型适用于黄河三角洲土壤含盐量的空间预测。

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