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秦承志
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- 所属机构:中国科学院地理科学与资源研究所
- 所在地区:北京市
- 研究方向:天文地球
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 大空间尺度范围的土壤属性分布信息是陆地表层过程模拟的基础信息。基于野外样点进行空间插值是获得土壤属性空间分布信息的重要手段。现有的空间插值方法通常要求所用样点对研究区土壤属性空间分布规律具有良好的全局代表性。然而,受采样经费和野外采样条件的限制,所采集的样点往往难以全面地反映研究区土壤属性的空间分布规律。基于这样的样点用现有空间插值方法得到的土壤属性分布图通常精度较低,并且由样点全局代表性差带来的推测不确定性也无法得到度量。为了合理利用这些已采集的但全局代表性不好的样点,本文提出了基于样点"个体代表性"推测土壤属性空间分布并度量推测不确定性的方法。该方法在两点环境条件越相似、土壤属性就越相似的假设下,认为每一样点可以代表与其环境条件相似的地区,并且代表程度可以由两点的环境相似度度量;通过分析环境相似度计算推测不确定性,并以环境相似度为权重计算样点可代表地区的土壤属性值。将该方法应用于推测新疆伊犁地区土壤表层有机质含量,经验证,本文方法能够有效地利用全局代表性差的样点推测样点能够代表地区的土壤属性空间分布,并且所得的推测不确定性与预测残差呈现正向关系,能够有效地指示推测结果的可靠程度。
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- 在土壤信息推测研究中,遥感技术通常被作为辅助手段,用来提供地形和植被数据,并利用它们与土壤之间的关系推导土壤空间信息。然而,在平原等地形平缓的农业区,易于观测的地形和植被等环境因素,通常与土壤的协同程度较低,不能有效用于推测土壤质地等属性的空间变化。对于这类地区,如何寻找新的易于获取的变量,以准确地揭示土壤属性的空间变化,是需要解决的问题。本文提出了利用高时间分辨率遥感捕捉这类地区土壤质地空间变化的方法。采用光谱-时间响应线对多时相的光谱数据进行组织表达,使用光谱信息散度定量刻画不同光谱-时间响应线之间的差异。结果显示,在相同的地形和植被条件下,土壤质地相同的区域,其地表动态反馈模式明显相似;土壤质地不同的区域,其反馈模式也明显不同;土壤质地越相似,反馈模式也呈相似趋势。这表明,高时间分辨率遥感获取的地表动态反馈能够有效地指示土壤质地的空间差异。本文的工作表明了高时间分辨率遥感在土壤空间变化识别方面的应用潜力。
- 刘峰朱阿兴裴韬秦承志李宝林
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- 谢军秦承志肖桂荣杨琳雷秋良刘军志朱阿兴
- 关键词：模糊聚类南方红壤区
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- 地形湿度指数(TWI)能够定量指示地形对土壤湿度空间分布的控制,是一种应用广泛的地形属性。目前基于栅格DEM的TWI计算方法结果各异,因此有必要对TWI算法进行定量评价。对TWI算法通常是应用实际DEM数据进行评价,但实际DEM中存在的数据源误差会干扰对算法误差的评价。针对该问题,本文介绍了一种用不含数据源误差的人造DEM定量评价TWI算法误差的方法。本文选择4种代表性TWI算法:基于经典单流向算法的TWI算法、基于经典多流向算法的TWI算法、基于局域地形自适应多流向算法的TWI算法,以及自适应多流向算法与最大下坡相结合的TWI算法,应用该评价方法构建了一组模拟4种典型复合地形条件的人造表面,并分别离散成具有不同空间分辨率(1 m、10 m和30 m)的人造DEM数据,对TWI算法进行定量评价。评价结果显示:在中心凸、凹坡和马鞍面地形条件下,基于多流向算法计算的TWI优于基于单流向算法的TWI结果;在山脊地形条件下,基于单流向算法的结果仅次于MFD-md结合最大下坡度算法计算的结果。随着分辨率降低,基于多流向算法计算结果的误差逐渐增加,而基于D8算法的计算结果随着地形条件的不同而呈现出不同的变化趋势。本文所推荐的TWI算法定量评价方法通过简单扩展也同样适用于其他复合地形属性算法误差定量评价。
- 包黎莉秦承志朱阿兴
- 关键词：数字地形分析
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- 流域水文模拟对输入数据空间详细程度的要求受流域面积大小的影响,而流域面积影响作用的定量描述有助于模拟时的数据选取。本文以美国Brewery Creek流域(约19.5 km2)为例,在逐级连续的汇流面积上,分析了SWAT模型基于1∶2.4万的SSURGO和10m分辨率的SoLIM土壤数据模拟的径流量的差别随汇流面积的变化。结果显示:汇流面积较小时,基于不同土壤图的模拟径流一致性较差;随着汇流面积的增大,模拟径流的差别逐渐减小并趋于稳定,在汇流面积大于约10 km2时,差别变得相对不明显,不同土壤数据的模拟径流相当。根据实验结果,流域径流模拟对数据的要求受模拟面积的潜在影响,当流域面积大于一定值时,较粗分辨率的输入数据同样可能取得较好的模拟效果。研究度量了面积对模型响应的潜在影响作用,为中小流域水文模拟时土壤数据的选取提供了初步参考。
- 李润奎朱阿兴李宝林裴韬秦承志
- 关键词：SWAT模型流域面积径流模拟
- 基于规则格网DEM的地形元素多尺度分类方法
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