信息化技术推动萧山农业现代化的探讨

通过对浙江省杭州市萧山区地理位置、经济发展状况、信息化程度等实际情况的考察,阐述萧山区农业信息化项目在萧山示范区进行的引入市场机制、探索多种基层农业信息化服务模式、推进农业龙头企业信息化、以信息化为支撑的农产品质量安全溯源、信息技术推进新农村建设等5项具体内容。     

空间分析在土壤重金属污染研究中的应用

空间分析技术是土壤重金属污染研究中的一个重要工具。与经典数据统计分析方法学相比,空间分析考虑了数据的空间位置和空间关联性,能挖掘土壤重金属在二维甚至三维空间上的空间分异和时空变异特征,并对这些结果进行可视化使之以更加直观的形式呈现出来。本文概述了探索性空间数据分析(ESDA)、空间回归分析、地统计学及空间插值分析、空间随机模拟等主要空间分析理论和方法。在此基础上,综述了空间分析在土壤重金属污染调查采样设计、空间统计分析、空间变异分析及制图、土壤重金属污染来源解析及污染不确定性研究等方面的应用和研究动态,介绍了一些应用于土壤重金属污染研究的空间分析新方法,并就空间分析方法在土壤重金属研究中的应用前景和发展趋势做了展望。     

红壤区土壤资源利用与管理信息系统的研制

研究建立土壤资源信息系统,实现土壤资源定位管理,是合理开发我国南方大面积红壤资源的前提。以浙江省红壤区为例,设计的省、县、农场三级管理层次的土壤资源利用与管理信息系统（ＵＭＳＩＳ）包括基础数据库和评价、规划、咨询三个主模型库,具有数字化输入、图象处理、数据库管理、综合制图、空间相关分析等功能。目前已建立的浙江省、衢州市和龙游县三个不同比例尺实验性系统,已初步完成了系统调试和运行,并应用于区域红壤资源的资源分类、适宜性评价、水土保持、农业开发分区等工作。另外,研究也表明商用ＧＩＳ软件和应用模型的有机链接仍然是当前ＧＩＳ二次开发较为现实的途径。     

基于多源数据的干旱区盐渍化农田精准管理分区研究

根据土壤盐渍化空间异质性对南疆干旱区绿洲农田进行精准管理分区,对农业种植结构调整和精细化管理具有重要意义.以典型干旱区绿洲农田为研究对象,以电磁感应数据、地形数据和卫星遥感数据为数据源,通过地统计学方法分析研究区土壤盐渍化的空间异质性,利用相关分析筛选出不同时期的植被指数和盐分指数.以农田表层表观电导率(ECh0.37...     

新时代土壤地理学的发展现状与趋势

土壤地理学是研究土壤时空分布规律、形成过程及其资源环境效应的土壤学学科分支，其主要目标和任务是理解土壤形成演化的关键过程与影响因素并预测未来土壤-环境的共同演化特征，揭示土壤资源分布规律、利用前景和保护对策，为农业、生态环境保护等提供科学依据，支撑土壤普查、耕地保护等国家目标。21世纪特别是新时代10年以来土壤地理学取得了一些重要的进展，研究对象和内容也发生了很大的变化，逐渐向以土壤为核心的地球表层系统科学发展，高强度人为活动和全球气候变化背景下的土壤时空演变研究愈加活跃。土壤地理学主要发展趋势包括土壤信息获取方式正在发生变革，数字土壤制图向融合过程机理与数据驱动发展，土壤时空信息的应用范围更加广泛。未来土壤地理学优先发展领域包括：以关键带研究带动土壤发生和演变研究的革新，基于多传感器的土壤综合观测原理与技术，多尺度数字土壤制图与时空变化预测等。     

耕地资源系统认知的演进与展望

耕地是人类改造和利用地表而形成的最古老和最广泛的人地系统，耕地质量是耕地系统诸要素耦合状态的表达，耕地资源是在一定时间、技术和经济条件下耕地开发利用价值的体现。本文厘清了耕地系统、耕地质量、耕地资源认知内涵与演进过程，解析了耕地资源的“自然-人文”构成要素与耦合关系、“水平-垂直”结构特征与形成机理、“生产-生态-生活”功能协同与转换关系、“物质-能量-信息”交换过程与响应机制，以及“经济-生态-社会”服务价值与演变规律，构建了“二维要素-三重功能-多元价值”的耕地资源认知系统，提出了系统认知耕地资源的新思路，解构了耕地资源内部机制与外部价值，以期为耕地保护与质量提升及自然资源资产“两统一”管理提供理论依据，推动高质量跨越式发展的耕地保护与资源利用新格局构建。     

大面积高寒山区土壤养分空间预测与管理分区

土壤养分空间分布是土壤质量监测与可持续管理的关键信息。在大面积高寒山区,土壤调查样本较为稀疏,准确地预测土壤养分的空间变异并建立合理的管理分区,具有重要科学意义。本文基于青海省土系调查的205个土壤剖面数据,利用随机森林模型结合环境因素变量(地形、气候、植被、遥感数据), 分别建立了表层(0-20cm)土壤全氮(TN)、全钾(TK)、全磷(TP)与之间的定量关系,对青海省土壤养分含量的空间分布进行了预测；在此基础上,结合全国土壤养分的分级标准,利用投影寻踪法,生成了土壤养分的管理分区。留一交叉验证结果显示,全氮(TN)、全钾(TK)、全磷(TP)空间预测的R_²分别是0.89、0.85、0.82,可解释土壤养分空间变异的80%以上,表明随机森林模型和环境因素变量结合可以在稀疏样本条件下有效地预测大面积高寒山区土壤养分空间变异。青海省土壤养分呈现东高西低的分布模式,土壤综合养分高等级 出现在南部的玉树、果洛、黄南和东部的湟水谷地地区；低等级主要分布在柴达木盆地、可可西里、海南州中南部；全省土壤综合养分分级均在中上等级以上 ,占全省面积是81%。分析发现,植被是影响青海省表层土壤养分全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)空间分布的主要环境因素,其中年降水、地表温度是影响青海省表层土壤全氮(TN)空间模式的重要因素；地表覆被、海拔和地表温度等环境因子对表层土壤全磷(TP)的空间变异占主导作用；年降水、昼夜温差是影响表层土壤全钾(TK)的空间模式的重要因素。