[发明专利]一种土壤有机碳库时空动态预测最优环境变量筛选方法

说明书

本发明涉及一种土壤有机碳库时空动态预测最优环境变量筛选方法，收集整理不同时期的土壤数据库、动态与静态的环境变量集合，根据土壤数据的时效性，规定土壤碳库模拟有效的时间段——“时间片”。依据不同景观区域内部的土壤有机碳密度信息，分析各种动态、静态环境变量的各种属性信息，进而使用层次分析法与专家知识构建特定时间片内有效的最优环境变量集合。

技术领域

本发明涉及一种土壤有机碳库时空动态预测最优环境变量筛选方法，属于计量土壤学技术领域。

背景技术

土壤有机碳是动植物残体、微生物体、土壤微生物作用生成的腐殖质的合称。与土壤无机碳库相比，土壤有机碳含量对于土壤耕作、土地利用变化响应较为敏感。自工业革命以来的全球气候变暖问题迫使各国政府日益高度重视温室气体的减排。据相关数据统计，一米土体内部的有机碳储量是土壤碳库的最主要组成部分。作为全球陆地生态系统最大的碳库，土壤碳库的储量约是大气碳库储量与陆地生态圈碳库储量的总和(1200-2500Pg)。因此，土壤碳库的微小变动对于整个陆地生态系统的碳库将产生巨大影响。鉴于土壤有机碳含量也是土壤肥力评价的最重要指标之一，土壤有机碳含量/储量的空间分析技术已受到农业、环境、工业等诸多部门的广泛关注。

土壤碳库估算技术的相关研究包括固碳潜力、储量分布、影响因素与不确定性评估等方面。按照研究区域大小，土壤有机碳空间分布图的尺度可以分为全球尺度、国家尺度、省级尺度、流域尺度等。不同尺度的土壤图制作对于土壤样点、土壤图的精度具有不同的要求。目前，我国省域尺度上的土壤有机碳储量估算工作较多关注于中比例尺(1:20万)，大比例尺(≥1:5万)的工作鲜有报道。在土壤有机碳储量估算方法上面，国内外相关学者将其分为两大类：图斑法与模型法。图斑法是将土壤剖面的土壤属性(容重、砾石含量、有机碳含量)相应地赋值给一个面状的地理信息图层(如土壤类型图、土地利用类型图、植被类型图)，然后将单个图斑的面积与单个或多个土体的有机碳密度相乘，最终得到该区域的土壤有机碳储量。图斑法简单、高效，是相关行业领域使用最普遍的方法之一。土壤类型、面积等基础数据源主要来源于第二次全国土壤普查。图斑法假设图斑类型内部的土壤是均质的，这与现实世界中土壤的高度空间异质性是相矛盾的。随着地理信息系统与计算机科学技术的发展，土壤学家正逐渐倾向于采用模型法进行土壤有机碳储量估算。模型法是使用数据驱动或过程驱动的预测模型，构建土壤有机碳等其他土壤属性受成土因素(气候、植被、地形、母质)或土壤有机质分解速率的各种相关因素影响的预测模型，典型的碳循环模型如Century模型和DeNitrification-DeComposition模型，典型的数据驱动的模型如随机森林、人工神经网络、地理加权回归等方法。

土壤理化属性的空间变异性指的是其在不同的时间与空间条件下处于永恒的变化过程中。这种时空变异性与土壤演变过程中涉及到的人为、自然因素密切相关。相关研究学者已证明土壤有机碳与土壤物理性质(土壤质地、容重)与化学性质(氮储量、无机碳、重金属含量)密切相关，这种关系也反映在水文学中的PTF函数的广泛应用等方面。另外，鉴于土壤有机碳储量的地带性分布特征，土壤有机碳储量的分布与经度与纬度等位置信息也具有较高的相关性。部分学者已证明土壤有机碳的矿化速率与植被恢复、气候变化、保护性耕作等因素也具有一定的定量耦合关系。基于不同时期的遥感影像与GIS分析对各景观类型的地表覆盖进行绘制，能够对比分析土壤有机碳储量受动态土地利用变化的影响。基于此，Century模型对土壤有机碳储量进行模拟的过程中，需要在相关模块中集成土地利用的动态模拟机制。有鉴于此，多尺度土壤有机碳储量的时空动态估算技术迫切需要定量化土壤有机碳空间分布规律与各环境要素的关系。

然而，土壤有机碳储量的时空动态估算技术在不同景观区域的实施过程中，仍面临一系列技术问题：