基于高光谱的土壤团聚体稳定性时空变化特征分析及其对土壤侵蚀模拟的影响

Soil erosion is considered as one of the most serious land degradation problems worldwide. There is now also increasing awareness that soil erosion is an important driver of biogeochemical cycling, thereby influencing the functioning of global ecosystems. Spatially distributed, mechanistic erosion models have been developed to study the spatial and temporal dynamics of soil erosion processes. However, large uncertainties are associated with these predictions. Recent work has conclusively shown that is mainly due to the fact that current approaches do not adequately represent the highly dynamic nature of soil erodibility in both space and time. The reason for this inadequacy can be largely attributed to our limited capability to study soil erodibility across large scales using conventional methods. Hence, the proposed research aims to assess the spatiotemporal dynamic nature of soil aggregate stability, as a proven indicator of soil erodibility, using Vis-NIR spectroscopy. This is of particular significance because soil spectroscopy has been proven as an accurate, efficient and effective technique to measure soil properties at large spatiotemporal scales. The predicted spatial and temporal dynamics of aggregate stability by soil spectroscopy will then be used to represent soil erodibility parameter into the state-of-the-art MCST erosion model, in order to test its effectiveness on the simulation of erosion and deposition processes. Finally, this proposed research aims to provide theoretical foundation for the prevention of soil erosion in the northeastern black soil region.

土壤侵蚀是造成土地退化的重要原因之一，其引起的物质输移驱动土壤地球化学循环，进而影响全球生态系统功能。广域土壤侵蚀过程的研究通常借助土壤侵蚀模型展开，但现有模型对土壤侵蚀时空分异特征的预测通常伴有较大不确定性。究其原因，土壤可蚀性在时间和空间上的动态性未被充分考虑占重要地位。申请人前期工作中揭示了土壤团聚体稳定性受自然和人为因素影响的变化特征及其作为土壤可蚀性指标的适用性。但仅凭现有的传统方法，很难对广域团聚体稳定性的时空变化特征进行快速频繁的量化。因此，本课题拟利用可见-近红外反射光谱技术开发一套可供在野外快速、经济、准确测算团聚体稳定性的方法体系，以实现团聚体稳定性时空变化特征的分析。分析结果将作为动态的土壤可蚀性参数输入到MCST土壤侵蚀模型中，以期为流域内土壤侵蚀过程的研究提供新的视角，并最终为东北黑土区土壤侵蚀的防治提供理论依据和决策支持。

土壤团聚体稳定性的高精度量化和高分辨率空间表征是开展土壤侵蚀时空变化模拟、农田土壤质量评价工作的基础，也可为识别土壤退化热点区域、实施精准农田管理提供重要的数据支撑。然而，当前以湿筛为主的团聚体稳定性传统测定方法耗时耗力，难以满足日益增长的对该指标进行大尺度、高密度调查与监测的需要。本项目选择东北黑土区和欧洲西部黄土区两大洲不同农业生态系统作为研究区，围绕利用星-天-地多源高光谱数据进行土壤参数协同反演和数字化制图的原理与方法，构建了土壤团聚体稳定性指标量化和精细表征体系，促进了黑土区土壤侵蚀模拟和空间格局分析，达成了项目研究目标。具体研究结果包括：（1）利用可见-近红外土壤光谱信息，建立了高精度、低成本、高效率的土壤团聚体稳定性预测模型，可行性在中欧两个研究区均得到验证；突破土壤高光谱多局限于室内研究的现状，融合无人机、APEX航空高光谱遥感、哨兵二对地观测卫星多个平台，引入了裸土像元特征提取、多时相影像融合技术，实现基于裸土图谱特征的团聚体稳定性高分辨率空间制图，完成了该指标量化体系由点及面的升级；（2）通过半方差模型分析团聚体稳定性空间结构，揭示了该指标空间变异的关键驱动因子及叠加作用机制在全域和局部具有尺度效应；通过野外原位观测试验，发现团聚体稳定性受降雨、农田有机质管理等多因素影响呈高度时间动态性；以团聚体稳定性指标作为土壤可蚀性指征因子，用于吉林省中部黑土区县域土壤侵蚀模拟和空间格局研究，实现土壤侵蚀强度分级和热点区识别；（3）利用碳稳定同位素示踪、径流小区实验，开展了侵蚀热点区土壤物质横向“迁移-再分布”的规律研究，揭示了侵蚀-沉积与土壤团聚作用的耦合过程导致的土壤有机碳数量和质量的显著空间变异。本项目的研究结果对于我国黑土地宏观保护政策的精准落位、土壤退化调查与监测网络的建设具有重要的科学意义和技术支撑。