开封黄泛地层全新世中晚期碳密度和碳储量研究
河南三杨庄全新世以来的气候变化与洪水事件的沉积记录.pdf
目录摘要…………………………………………………………ＩＩＩＡｂｓｔｒａｃｔ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．、ｆｌ引言………………………………………………………．．１１．１研究的目的和意义……………………………………………１１．２孢粉学的研究进展……………………………………………２１．２．１孢粉学研究的理论基础及意义………………………………．２１．２．２孢粉学与全新世气候变迁的国内外研究进展……………………．２１．３炭屑的研究进展……………………………………………．．４１．３．１炭屑研究的基本原理及意义…………………………………４１．３．２炭屑在古环境和考古方面的国内外研究进展……………………．４１．４古洪水研究进展……………………………………………．．５１．４．１古洪水的研究意义………………………………………．．５１．４．２古洪水在环境考古方面的研究进展……．……………………．．５２研究区概况……………………………………………………．７２．１自然地理概况………………………………………………．７２．１．１地理位置………………………………………………．７２．１．２地势地貌特征……………………………………………７２．１．３地质构造………………………………………………．７２．１．４气候特征………………………………………………．７２．１．５植被特征………………………………………………．７‘２．２取样点概况…………………………………………………８２．２．１三杨庄汉代村落遗址概况…………………………………．．８２．２．２剖面位置………………………………………………．８３研究方法……………………………………………………．．１０３．１样品的采集………………………………………………．．１０３．２剖面沉积特征和岩性描述……………………………………．．１０３．３年代确定…………………………………………．．……．．１１Ｖ¨Ｉ号引入孢粉学。
土壤活性组分提取剂的研制及初步试验结果
２０１４年 ５月 Ｍａｙ２０１４岩 矿 测 试 ＲＯＣＫＡＮＤＭＩＮＥＲＡＬＡＮＡＬＹＳＩＳ文章编号：０２５４ ５３５７（２０１４）０３ ０３８１ ０９Ｖｏｌ．３３，Ｎｏ．３ ３８１～３８９土壤活性组分提取剂的研制及初步试验结果吴昆明，魏朝俊，刘 云，梁颖博（北京农学院，北京 １０２２０８）摘要：土壤的活性组分能够反映土壤实际污染状况及对环境的危害，选择适当的土壤浸提剂是准确评价土壤活性组分的关键技术，已有的提取剂局限于不同元素和不同土壤类型，提取步骤繁琐，实验周期长，重现性不高。
本文研制了一种提取土壤中活性组分的新型提取剂———ＡＩＥ，提取剂组成为 ０２５ｍｏｌ／Ｌ醋酸 －０２５ｍｏｌ／Ｌ醋酸铵 －０００５ｍｏｌ／ＬＤＴＰＡ－０２％对苯二酚混合溶液。
国家标准物质提取实验表明，ＡＩＥ提取剂能够有效提取土壤中多种元素的活性组分（有效态磷、有效态钾、有效态锰、有效态铜），具有很好的通用性。
ＡＩＥ提取剂与三种通用提取剂（Ｍｅｈｌｉｃｈ３、ＡＢ－ＤＴＰＡ、盐酸）的实验比较表明，ＡＩＥ对作物营养组分盐基离子（Ｋ、Ｎａ、Ｃａ、Ｍｇ）的提取效果高于 ＡＢ－ＤＴＰＡ和盐酸，与 Ｍｅｈｌｉｃｈ３的提取量变化规律基本一致；对 Ｆｅ、Ｍｎ、Ｐ和重金属元素的提取值 ７０％高于或相当于其他三种提取剂。
应用 ＡＩＥ提取土壤的活性组分，适用于提取作物营养组分和重金属元素，既可提取有效态又可提取缓效态，且样品无需针对不同元素做分别处理，多种元素提取方法一致，比已有的提取剂实验周期缩短 ３～５倍，有利于大批量样品的分析测试；ＡＩＥ实际应用的重现性较好，大多数元素提取量的相对标准偏差低于 ８％；ＡＩＥ的缓冲能力强，提取液的 ｐＨ值升高幅度（００７～０９）均未超过缓冲溶液 的 缓 冲 范 围，可 同 时 适 用 于 酸 性 和 碱 性 土 壤。
总 体 上 ＡＩＥ通 用 性 优 于Ｍｅｈｌｉｃｈ３和 ＡＢ－ＤＴＰＡ提取剂，是已有提取分析方法的补充和完善。
凋落物输入量对森林土壤化学计量特征的影响
山东农业大学学报(自然科学版),2024,55(1):070-075Journal of Shandong Agricultural University ( Natural Science Edition )VOL.55 NO.1 2024 doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2024.01.010凋落物输入量对森林土壤化学计量特征的影响朱雅1，2，石仁坤3，李懂慧1，徐曰强1，吴大付4，苗仁辉1*1. 河南大学生命科学学院，河南开封 4750042. 新乡工程学院，河南新乡 4537003. 河南科技学院园艺园林学院，河南新乡 4530034. 河南科技学院资源与环境学院，河南新乡 453003摘要：为了阐明凋落物输入量变化对马尾松-麻栎混交林土壤理化性质及碳氮磷生态化学计量特征的影响，在河南大别山森林生态系统观测站内开展5年的凋落物梯度控制试验，测定0-10 cm表层土壤的理化性质及养分含量，探讨它们随凋落物输入量的变化及其与C∶N∶P化学计量比之间的关系，为亚热带-暖温带气候过渡区人工林持续经营管理提供科学依据。
结果表明：（1）凋落物输入量的增加显著提高土壤含水量、铵态氮、硝态氮、以及碳氮磷含量，但是显著降低土壤pH值。
（2）凋落物输入量对土壤C：N影响不显著，随着凋落物输入量的增加土壤C∶P、N∶P显著增加。
（3）土壤总碳是影响C∶N的主要因素；土壤pH、含水量、铵态氮和硝态氮、总碳、总氮是影响土壤C∶P和N∶P的主要因素。
因此，未来环境变化和人类干扰引起的地上凋落物输入的变异会对该地区的林木生长造成养分限制，在马尾松、麻栎速生阶段适当增施氮肥、磷肥，以保证林木的良好生长，促进土壤与植物的良性养分循环。
关键词：凋落物；森林土壤；生态化学计量学；碳；氮中图法分类号：S714.2文献标识码： A文章编号：1000-2324（2024）01-0070-06Effects of Litter Input on Forest Soil Chemometric Characteristics ZHU Ya1,2, SHI Ren-kun3, LI Dong-hui1, XU Yue-qiang1, WU Da-fu4,MIAO Ren-hui1*1. School of Life Science/Henan University, Kaifeng 475004, China2. Xinxiang Institute of Engineering, Xinxiang 453700, China3. School of Horticulture and Landscape Architecture, Henan Institute of Science and Technology, Xinxiang 453003, China4. School of Resources and Environment, Henan Institute of Science and Technolog, Xinxiang 453003, China Abstract: In order to clarify the effects of litter input changes on soil physicochemical properties and ecological stoichiometric characteristics of carbon, nitrogen and phosphorus in Masson Pine-oak mixed forest, a 5-year litter gradient control experiment was carried out at the forest ecosystem observation station in Dabie Mountain, Henan Province, and the physicochemical properties and nutrient contents of 0-10 cm topsoil were measured. The connection between the litter input and the stoichiometric ratio of C:N:P and the change of litter input was discussed in order to provide a scientific basis for the sustainable management of plantation in the transition zone from subtropical to warm temperate climate. The results showed that: (1) The increase of litter input significantly increased soil water content, ammonium nitrogen, nitrate nitrogen, carbon, nitrogen and phosphorus contents, but significantly decreased soil pH value. (2) Litter input had no significant effect on soil C:N, and soil C:P and N:P increased significantly with the increase of litter input. (3) Soil total carbon was the main factor affecting C:N; Soil pH, water content, ammonium nitrogen and nitrate nitrogen, total carbon and total nitrogen were the main factors affecting soil C:P and N:P. In the future, the variation of above-ground litter input caused by environmental changes and human interference will cause nutrient restrictions on the forest growth of trees in this area, and nitrogen fertilizer and phosphate fertilizer will be applied appropriately applied in the stage of masson pine and oak to ensure the good growth of trees and promote the benign nutrient cycle between soil and plants.Keywords: Litter; forest soil; ecological stoichiometry; carbon; nitrogen; phosphorus森林凋落物，也称枯落物或有机碎屑，是林木生长发育过程中的新陈代谢产物[1]。
全新世中国陆地生态系统碳储量变化的估算
候模型和海陆碳 同位素 平衡 原理 等 方法 。已有 的研
究表明 ［ Ｊ 】 ，全新 世期 间陆地生 态系 统碳 储量 发生
和 ０ｋ Ｂ ，共 ６ ａ Ｐ 个时 间窗 （ Ｐ 为 “ Ｂ 意 距今 ” ，文 中除 特 别说 明外 ，均指 Ｃ年龄 ） ，制 图区域主 要在 中国 ３。 ０ Ｎ以北 。已有的研 究表 明 ，全 新世 期 间中 国
系统碳 储量 的基础 数据 ，进 而算 出不 同时期 各 植被
类型所 对应 的面积 。孢 粉采 样 的局限 使得重 建 的植 被 图中没 有体 现 出农 田类型 ， ６ｋ Ｂ 前后 黄河 流 但 ａ Ｐ
中图分类号 ：Ｐ ３ 文献标识 码 ：Ａ ５２
引 言
过去 全球 变化 研究 为深入 了解地 球 系统 的演化 机 制和 演变 历程提 供 了科学 基础 。作为 全球碳 循环 中重要 的碳库— — 陆地生 态 系统碳库 ，其 储量 的过 去 变化 是 了解碳 循环 中地 一气相 互作 用 的关键 问题
收稿 日期 ：２ ０ — ４ ０ ； 修订 日期 ：２ ０—０ — ２ ０７ ０— ３ ０ ７ ４ ２ 基金 项 目 ：科 技 部 “Ｉ ”科技攻 荚 课题 “ 球 与中国 气候变 化 的检 测和 预测 ”（ ０ １ Ａ １ Ｂ ０ ） ‘ 血 伞 ２ ０ Ｂ ６ １ ． １ ；中国气 象局 气候 变化 专项 （ ＣＳ ２ ０ ．３ Ｃ Ｆ ０ ６３ ）资 助
作者 简 介 ：遇 蕾 （９ １ ） １８ 一 ，女 ，硕士 ， 七要从事 气 候变 化 与古 气候 方面 的研 究 ． 通讯 作 者 ：任国玉 ，Ｅｍａｋｇｏ ｏ＠Ｃ１ｇ ｖ ｎ － ｉ ｕ ｙ ｏ ｌ ｏ ３ ａ ｃ
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ｌ 期
遇 蕾 等 ：全 新 世 中 国 陆地 生 态 系统 碳储 量 变 化 的 估 算
敦煌地块大水峡北晶质石墨矿床地球化学特征及成因意义
２０２３／０３９（０９）：２６７９ ２６９６ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ 岩石学报ｄｏｉ：１０．１８６５４／１０００ ０５６９／２０２３．０９．０９宋宏，汤庆艳，苏天宝等．２０２３．敦煌地块大水峡北晶质石墨矿床地球化学特征及成因意义．岩石学报，３９（０９）：２６７９－２６９６，ｄｏｉ：１０．１８６５４／１０００－０５６９／２０２３．０９．０９敦煌地块大水峡北晶质石墨矿床地球化学特征及成因意义宋宏１，２，３ 汤庆艳１，４ 苏天宝１ 刘聪１ 黎卓明１ 鲍坚１ 赵吉昌５ 李立武２，３ＳＯＮＧＨｏｎｇ１，２，３，ＴＡＮＧＱｉｎｇＹａｎ１，４ ，ＳＵＴｉａｎＢａｏ１，ＬＩＵＣｏｎｇ１，ＬＩＺｈｕｏＭｉｎｇ１，ＢＡＯＪｉａｎ１，ＺＨＡＯＪｉＣｈａｎｇ５ａｎｄＬＩＬｉＷｕ２，３１ 兰州大学地质科学与矿产资源学院，甘肃省西部矿产资源重点实验室，自然资源部黄河上游战略性矿产资源重点实验室，兰州 ７３００００２ 中国科学院西北生态环境资源研究院，兰州 ７３００００３ 中国科学院大学，北京 １０００４９４ 包头稀土研究院，白云鄂博稀土资源研究与综合利用全国重点实验室，包头 ０１４０３０５ 甘肃省地质矿产勘查开发局第四地质矿产勘查院，酒泉 ７３５０００１ ＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓａｎｄＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｉｎｅｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎＷｅｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ（ＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ），ＭＮＲＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｔｒａｔｅｇｉｃＭｉｎｅｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｔｈｅＵｐｐｅｒＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ２ ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｃｏ ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ３ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ４ ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＢａｉｙｕｎｏｂｏＲａｒｅＥａｒｔｈＲｅｓｏｕｒｃｅＲｅｓｅａｒｃｈｅｓａｎｄＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ＢａｏｔｏｕＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＲａｒｅＥａｒｔｈｓ，Ｂａｏｔｏｕ０１４０３０，Ｃｈｉｎａ５ ＦｏｕｒｔｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄＭｉｎｅｒａｌＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｏｆＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＢｕｒｅａｕｏｆＧｅｏｌｏｇｙａｎｄＭｉｎｅｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，Ｊｉｕｑｕａｎ７３５０００，Ｃｈｉｎａ２０２２ ０９ ０２收稿，２０２３ ０７ ０４改回ＳｏｎｇＨ，ＴａｎｇＱＹ，ＳｕＴＢ，ＬｉｕＣ，ＬｉＺＭ，ＢａｏＪ，ＺｈａｏＪＣａｎｄＬｉＬＷ ２０２３ ＧｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｇｅｎｅｔｉｃｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＤａｓｈｕｉｘｉａｂｅｉｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔｉｎｔｈｅＤｕｎｈｕａｎｇＢｌｏｃｋ．ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，３９（９）：２６７９－２６９６，ｄｏｉ：１０．１８６５４／１０００ ０５６９／２０２３．０９．０９Ａｂｓｔｒａｃｔ ＴｈｅＤａｓｈｕｉｘｉａｂｅｉｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔｉｓｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅＤｕｎｈｕａｎｇＢｌｏｃｋｔｏｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｐａｒｔｏｆｔｈｅＡｌｔｙｎＦａｕｌｔ Ｇｒａｐｈｉｔｅｏｒｅｂｏｄｉｅｓｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｉｎｔｗｏ ｍｉｃａ ｑｕａｒｔｚｓｃｈｉｓｔｗｉｔｈｔｙｐｉｃａｌｓｔｒｉｐｏｒｆｌａｋｅｇｒａｐｈｉｔｅ Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｉｓｄｅｐｏｓｉｔｉｓｌｉｍｉｔｅｄｔｏｉｔｓｂａｓｉｃｇｅｏｌｏｇｙ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｉｔｓｇｅｎｅｓｉｓｉｓｕｎｃｌｅａｒ Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｐｅｔｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｄａｔａｏｆｔｈｅＤａｓｈｕｉｘｉａｂｅｉｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔｔｏｒｅｖｅａｌｉｔｓｇｅｎｅｔｉｃｎａｔｕｒｅ Ｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅｓｔｕｄｉｅｄｓａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｔｈｅｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔｈａｖｅｈｉｇｈｓｉｌｉｃｏｎａｎｄｌｏｗａｌｋａｌｉａｎｄｃａｌｃｉｕｍｃｏｎｔｅｎｔｓ；ｔｈｅｉｒＶ／ＣｒａｎｄＵ／Ｔｈｒａｔｉｏｓｖａｒｙｗｉｔｈｉｎｔｈｅｒａｎｇｅｓｏｆ８ ００～１１ １４ａｎｄ０ ４５～１ １３，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｙａｒｅｆｏｒｍｅｄｉｎａｎａｎｏｘｉｃａｎｄｒｅｄｕｃｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ＴｈｅＮｉ／Ｃｏｒａｔｉｏｓｏｆｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙｒｏｃｋｓｖａｒｙｆｒｏｍ１ ４４ｔｏ１７ ６１，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇａｎｏｘｙｇｅｎ ｒｉｃｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ＴｈｅｓａｍｐｌｅｓｓｈｏｗｏｂｖｉｏｕｓｎｅｇａｔｉｖｅＥｕａｎｏｍａｌｉｅｓ（０ ６０～１ ００）ａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆｌｉｇｈｔｒａｒｅｅａｒｔｈｅｌｅｍｅｎｔｓ，ｗｉｔｈｈｉｇｈｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｒａｒｅｅａｒｔｈｅｌｅｍｅｎｔｓ Ｔｈｅｐｒｏｔｏｌｉｔｈｓｏｆｔｈｅｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅ ｂｅａｒｉｎｇｔｗｏ ｍｉｃａｑｕａｒｔｚｓｃｈｉｓｔａｒｅｍａｉｎｌｙｓａｎｄｓｔｏｎｅｓａｎｄｇｒａｙｗａｃｋｅｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｐｒｏｔｏｌｉｔｈｓｏｆｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙｒｏｃｋｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｔｗｏ ｍｉｃａｑｕａｒｔｚｓｃｈｉｓｔｓ（ｆｒｏｍｓｈａｌｅｓａｎｄｃｌａｙｓｔｏｎｅｓ）ａｎｄａｍｐｈｉｂｏｌｉｔｅｓ Ｔｈｅｓａｍｐｌｅｓａｒｅａｌｌｐａｒａ ｍｅｔａｍｏｒｐｈｉｃｒｏｃｋｓｅｘｃｅｐｔｔｈｅａｍｐｈｉｂｏｌｉｔｅｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅｆｏｒｍｅｄａｔａｎｏｘｙｇｅｎ ｒｉｃｈｍａｒｉｎｅ ｌａｎｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｕｎｄｅｒｄｒｙｃｌｉｍａｔｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｐａｌｅｏｓａｌｉｎｉｔｙｔｙｐｅｏｆｐａｌｅｏ ｗａｔｅｒｂｏｄｙｗａｓｂｒａｃｋｉｓｈｗｉｔｈｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈｉｇｈｓａｌｉｎｉｔｙ Ｔｈｅδ１３ＣＶ ＰＤＢｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｇｒａｐｈｉｔｅｏｒｅｓａｍｐｌｅｓｒａｎｇｅｆｒｏｍ－２２ ４‰ｔｏ－２２ ３‰，ｗｈｉｌｅｔｈｏｓｅｏｆｔｈｅｍａｒｂｌｅｓｒａｎｇｅｆｒｏｍ－６ ３‰ｔｏ－２ ４‰ Ｔｈｅｓｅｄａｔａｓｕｇｇｅｓｔｔｈａｔｔｈｅｏｒｅ ｆｏｒｍｉｎｇｃａｒｂｏｎｉｓｍａｉｎｌｙ本文受第二次青藏高原综合科学考察研究（２０１９ＱＺＫＫ０７０４）、国家自然科学基金项目（Ｕ２２４４２０４、４１８７２０７３、４１４７２０７０）、甘肃省重点人才项目（２０２３）、甘肃省科技计划项目（２１ＪＲ７ＲＡ４９８）、中央高校基本科研业务费专项资金（ｌｚｕｊｂｋｙ ２０２１ ｃｔ０７）、自然资源部黄河上游战略性矿产资源重点实验室开放课题（ＹＳＭＲＫＦ２０２２０１）和甘肃省自然资源厅科技创新项目重点攻关项目（２０２２０１）联合资助．第一作者简介：宋宏，男，１９９２年生，博士生，地球化学专业，Ｅ ｍａｉｌ：ｓｏｎｇｈ１７＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：汤庆艳，女，１９８６年生，教授，博士生导师，主要从事岩石圈演化与岩浆作用成矿研究，Ｅ ｍａｉｌ：ｔａｎｇｑｙ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎCopyright©博看网. All Rights Reserved.ｏｒｉｇｉｎａｔｅｄｆｒｏｍｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎ，ｗｉｔｈｓｏｍｅｉｎｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎｍｉｘｅｄｉｎ ＴｈｅＲａｍａｎｐｅａｋｓｏｆｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅｓａｍｐｌｅｓａｒｅｓｉｍｉｌａｒ，ｓｈｏｗｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｏｆｇｒａｐｈｉｔｅｉｓｈｉｇｈ，ａｎｄｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｓ５６５℃ Ｔｅｃｔｏｎｉｃａｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｔｈｅｒｍａｌｅｖｅｎｔｓａｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔ，ａｎｄｉｔｉｓｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｉｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｈａｔｔｈｅＤａｓｈｕｉｘｉａｂｅｉｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔｂｅｌｏｎｇｓｔｏａｒｅｇｉｏｎａｌｍｅｔａｍｏｒｐｈｉｃｏｎｅＫｅｙｗｏｒｄｓ Ｄａｓｈｕｉｘｉａｂｅｉ；Ｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔ；ＤｕｎｈｕａｎｇＢｌｏｃｋ；Ｃａｒｂｏｎｉｓｏｔｏｐｅ；Ｐｒｏｔｏｌｉｔｈｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ；Ｒｅｇｉｏｎａｌｍｅｔａｍｏｒｐｈｉｃｇｒａｐｈｉｔｅｄｅｐｏｓｉｔ摘 要 大水峡北晶质石墨矿床位于阿尔金大断裂北侧的敦煌地块，是新近发现的大型晶质石墨矿床。
植物凋落物分解对土壤有机碳稳定性影响的研究进展
第29卷第2期2022年4月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .29,N o .2A pr .,2022收稿日期:2021-03-04 修回日期:2021-04-03资助项目:国家自然科学基金(42077452,41771549) 第一作者:苏卓侠(1997 ),女,山西临汾人,博士研究生,研究方向为植物凋落物分解与土壤固碳㊂E -m a i l :S Z X 1212@n w a f u .e d u .c n 通信作者:上官周平(1964 ),男,陕西扶风人,研究员,博士生导师,主要从事旱地农业㊁植物生态研究㊂E -m a i l :S h a n g gu a n @m s .i s w c .a c .c n 植物凋落物分解对土壤有机碳稳定性影响的研究进展苏卓侠,苏冰倩,上官周平(西北农林科技大学黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,陕西杨凌712100)摘 要:凋落物是植物向土壤输入有机碳的主要途径,源于凋落物的碳一部分以C O 2的形式散失到大气,另一部分以有机碳的形式输入到土壤中,在土壤微生物的作用下经过一系列的周转参与稳定有机质的形成㊂但土壤作为 黑箱 ,凋落物向土壤有机碳转移的过程和作用机理仍不明确㊂结合国内外该研究领域的主要成果,简要介绍了植物凋落物分解的研究方法㊁土壤有机碳组分及土壤有机碳稳定性,并从植物凋落物分解对土壤有机碳及其组分㊁土壤呼吸和激发效应㊁土壤微生物群落结构及酶活性的影响以及植物-土壤-微生物相互作用过程对有机碳稳定性的影响等方面进行概述,厘清植物凋落物分解与土壤稳定有机碳形成的关系,并提出了未来该领域亟待关注的研究方向和研究内容㊂关键词:凋落物分解;土壤有机碳;稳定性;微生物中图分类号:S 153;S 154 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2022)02-0406-08A d v a n c e s i nE f f e c t s o fP l a n tL i t t e rD e c o m po s i t i o no n t h e S t a b i l i t y o f S o i lO r ga n i cC a rb o n S UZ h u o x i a ,S U B i n g q i a n ,S H A N G G U A NZ h o u p i n g(S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f S o i lE r o s i o na n dD r y l a n dF a r m i n g on t h eL o e s s P l a t e a u ,N o r t h w e s tA&F U n i v e r s i t y ,Y a n g l i n g ,S h a a n x i 712100,C h i n a )A b s t r a c t :L i t t e r i s t h em a i nw a y f o r p l a n t s t o i m p o r t o r ga n i c c a rb o n i n t o t h e s o i l .P a r t o f t h ec a r b o n f r o mt h e l i t t e r i s l o s t i n t o t h e a t m o s p h e r e i n t h e f o r mo fC O 2,a nd t he o t h e r p a r t i s i n p u t i n t o t h e s o i l i n t h ef o r mo f o rg a n i c c a r b o n .U n d e rth ea c ti o no fs o i l m i c r o o r g a n i s m s ,t h el i t t e r -d e r i v e dc a r b o nu n d e r go e sas e r i e so f p r o c e s s e s t o p a r t i c i p a t e i n t h e f o r m a t i o no f s t a b l e o r ga n i cm a t t e r .H o w e v e r ,t h e s o i l i s ab l ac kb o x ,a nd t he p r o c e s s a n dm e c h a n i s mof t h e t r a n s f e r o f l i t t e r t o s o i l o r ga n i c c a rb o na r e s t i l l u nc l e a r .T h i s a r t i c l e c o m b i n e s t h em a i n r e s u l t so f t h i s r e s e a r c hf i e l da th o m ea n da b r o ad ,a n db r ief l y i n t r o d u c e s t h er e s e a r c h m e t h o d so f p l a n t l i t t e r d e c o m p o s i t i o n ,s o i l o rg a n i c c a r b o n c o m p o n e n t s a n d s o i l o r g a n i c c a r b o n s t a b i l i t y,a n d s u mm a r i z e s t h e e f f e c t s o f p l a n t l i t t e r d e c o m p o s i t i o no n s o i l o r g a n i c c a r b o na n d i t s c o m p o n e n t s ,s o i l r e s p i r a t i o n ,p r i m i n g e f f e c t s ,a n d s o i lm i c r o b i a l c o mm u n i t y s t r u c t u r e a n de n z y m e a c t i v i t y a n d t h e e f f e c t o f p l a n t -s o i l -m i c r o o r g a n -i s mi n t e r a c t i o n p r o c e s s o n t h e s t a b i l i t y o f o r g a n i c c a r b o n .T h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n p l a n t l i t t e r d e c o m p o s i t i o n a n d t h e f o r m a t i o n o f s t a b l e s o i l o r g a n i c c a r b o n i s c l a r i f i e d .T h e f u t u r e u r g e n t l y ne e d e d r e s e a r c hd i r e c t i o n s a n d r e s e a r c hc o n t e n t i n t h i sf i e l d a r e p o i n t e do u t .K e y w o r d s :l i t t e r d e c o m p o s i t i o n ;s o i l o r g a n i c c a r b o n ;s t a b i l i z a t i o n ;m i c r o o r g a n i s m 土壤作为陆地生态系统最大的碳汇载体(1500G t),其碳储量超过了植被和大气碳储量的总和[1],在表层30c m 土壤中,有机碳储量每年增加4ɢ,就会抵消掉每年人为排放C O 2增量[2]㊂关于土壤中有机碳储存的一个关键问题是其在土壤中保留的时间长短即有机碳稳定性问题[3]㊂增加有机碳的存储和稳定是 双赢 的策略:除了缓解气候变化外,更高的有机碳还有助于改善土壤肥力㊁土壤结构稳定性和生产力㊂因此,土壤固碳效应及其稳定机制也成为当前土壤学㊁植物营养学和生态学研究的热点㊂在生态系统内,植物产生凋落物并将其归还给土壤,凋落物是分解者物质和能量的来源,是连接土壤碳库和植物碳库的重要组分,对陆地生态系统碳循环具有重大影响[4]㊂凋落物作为植物向土壤输入有机碳的主要途径,其分解过程中一部分碳以C O2的形式进入到大气中,另一部分以有机碳的形式输入到土壤中[5],源于凋落物的碳可能会导致原土壤有机碳(S O C)的分解(激发效应)或增加㊂目前对源于凋落物碳是如何固存在土壤中并稳定存在的机制仍然缺乏清晰的认识㊂因此,本文通过综述凋落物输入土壤后对土壤有机碳及其组分㊁土壤呼吸以及微生物特性的影响,以期厘清植物凋落物-土壤-微生物在稳定有机碳形成过程中的作用,从而全面理解土壤碳循环过程㊂1凋落物分解研究方法凋落物是指在生态系统中由植物组分产生并归还到土壤表面,为分解者提供能量和物质,从而维持生态系统功能的有机物质[6]㊂凋落物分解研究方法起步较早,常用的有尼龙网袋法㊁小容器法㊁室内分解培养法等[7]㊂尼龙网袋法操作简单,能最大程度模拟凋落物自然分解状态,目前常用于测定凋落物分解速率,但它耗时较长,且网袋孔径大小会限制土壤动物及微生物的活动,使得凋落物分解减慢㊂小容器法使内部微环境与外部环境完全隔绝,不能完全模拟自然环境下的分解㊂室内分解培养的方法即在室内模拟枯落物的自然分解状态,与野外试验相比,室内培养试验温度㊁水分等生境条件可人为控制,枯落物分解速率较快,可在短时间内使土壤总有机碳发生变化,但所得数据在非自然状态下产生,只具有相对意义㊂在森林生态系统中,经常用凋落物添加和去除试验(D I R T,D e t r i t u s i n p u t a n d r e m o v a l t r e a t m e n t s)来研究凋落物分解,又称凋落物添加和去除转移试验(D I R T),它是研究植物凋落物输入来源和速率如何影响森林土壤有机质(S OM)和养分的积累和动态的重要手段[8]㊂随着科技的发展,近红外光谱分析技术(n e a r i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y,N I R S)㊁核磁共振技术(n u c l e a r m a g n e t i cr e s o n a n c e,NM R)㊁气相色谱-质谱(g a s c h r o m a t o g r a p h y-m a s s s p e c t r o m e t r y,G C/M S)等技术已经应用于凋落物分解及土壤固碳方面的研究㊂近红外光谱分析技术(N I R S)是利用化学物质在近红外光谱区的光学吸收特性,快速测定某种样品中的一种或多种化学成分含量和特性的技术[9]㊂核磁共振技术(NMR)具有无损和非侵入等特点,可了解凋落物不同有机碳组分的分解特征,从而得知不同凋落物组分在土壤中的相对稳定性,及其对S O C形成和稳定的贡献程度[10]㊂同位素法可以让有机物处在自然环境中,不会改变它们的生境要素㊂A l m e i d a等[11]提取了同位素标记(13C)的桉树(E u c a l y p t u s g r a n d i s ˑE.u r o p h y l l a)植物的叶子㊁树枝㊁树皮和根,然后采用G C/M S系统观测了各组分的分子组成,将植物凋落物的生物化学组分㊁分解特性和土壤有机质的形成联系了起来,其耦联分析方法为深入探究凋落物分解在S O C形成㊁稳定中的作用提供了重要的技术手段,对于定量理解植物凋落物的转化和稳定S O C的形成等生物地球化学过程具有重要意义㊂2土壤有机碳组分及土壤有机碳稳定性土壤有机碳(S O C)在全球碳循环中扮演了重要角色,通过储碳和充当温室气体排放的碳库来缓解潜在的气候变化[12]㊂土壤中有机碳相对组成的差异往往会导致土壤有机质的稳定性不同[1]㊂P a r t o n等[13]将S O C分为活性碳库㊁慢性碳库及惰性碳库等㊂其中,活性碳库也被称为易分解碳库,是容易被土壤微生物分解矿化的碳库,对植物养分供应起着直接作用,活性碳库的周转率为几周㊁几月或者几年;慢性碳库活性介于活性和惰性碳库之间,也被称为难分解有机碳,其周转率长达几十年;惰性碳库是指存在于土壤中的惰性碳和极难分解的被物理保护的部分有机碳,其物理化学性质非常稳定,转换时间为数百至数千年㊂活跃的和稳定的有机碳在土壤碳库周转和养分循环中起不同的作用㊂不同组分碳代表着不同功能碳库,具有不同周转期,通常活性有机碳对生境因子变化的反应比总有机碳更为敏感[14]㊂根据土壤有机碳提取方法的不同,可以从物理-化学-生物化学等不同的视角对有机碳进行分组(表1)㊂物理组分是基于有机碳化合物与矿物质结合状态进行分组,化学分组是基于不同的浸提剂与土壤有机碳化合物的相互作用,生物分组是区分活体细胞与死亡细胞㊂近年来对生态系统S O C稳定性机制的研究,一直是生态学与土壤学关注的热点领域,但仍未达成一致意见[18]㊂土壤科学经典的观点认为,稳定的有机质由腐殖质等化合物组成,由于其复杂的高度芳香的结构而抵抗分解㊂M a r s c h n e r等[19]假设认为稳定的S O C库由难分解的有机分子组成,如木质素等,由于其复杂的化学结构,在植物组织腐烂过程中被选择性地保存下来㊂L o r e n z等[20]认为有机碳长期稳定经历两个重要的过程:(1)物理保护过程,即分解者或其水溶性降解酶在空间上无法接近有机碳;(2)有机矿物配合物和有机-金属相互作用,即有机碳与矿物㊁金属离子和其他有机物的相互作用㊂物理保护可能会使有机碳分解延缓几十年到几百年,而有机矿物配合物或有机金属相互作用可能是几个世纪到几千年大多数有机碳稳定的原因[21]㊂随着研究手段与技术的704第2期苏卓侠等:植物凋落物分解对土壤有机碳稳定性影响的研究进展迅速发展,更多研究关注微生物对稳定土壤有机碳的调控,并提出新的S O C 形成和稳定机制 土壤微生物碳泵(m i c r o b i a lc a r b o n p u m p,M C P )概念体系 [22],即微生物通过同化作用将有机碳合成为自身生物量,再通过残留物形式不断输入到稳定土壤有机碳库中㊂这一概念体系强调了土壤微生物同化合成产物对于土壤稳定有机碳库形成的重要作用,对深入认识陆地碳汇功能和应对气候变化具有重要意义㊂表1 土壤有机碳组分分类名称界定特点参考文献物理组分(按粒径分)颗粒态有机碳(P O C )通常由未分解或半分解的动植物残体和根系残体组成,是与土壤砂粒组分结合的那部分有机碳相对未受保护的有效碳库,周转速度较快[15]矿质结合态有机碳(MA O C )是与黏粒和粉粒结合的那部分碳有相对较长周转时间,性质较稳定化学组分溶解性有机碳(D O C )能通过0.45μm 微孔滤膜且能溶于水㊁酸或碱的有机物质占土壤有机碳的比例一般不到3%,但它是土壤微生物的主要能源[16]易氧化有机碳(R O C )能被330mm o l /L 高锰酸钾氧化的碳,该组分可基本区别土壤稳定性碳占土壤有机碳总量的13%~28%,在土壤中移动比较快㊁不稳定㊁易氧化㊁分解㊁矿化[17]生物组分微生物量碳(M B C )土壤中体积<5000μm 3活的和死的微生物体内碳的总和在土壤碳库中占比很小,是土壤中最活跃的有机碳组分[14]3 凋落物分解对土壤有机碳库稳定性的作用机理凋落物是生态系统的重要组成部分,凋落物分解作为生态系统物质循环的核心过程,参与生态系统中养分的周转与循环,对生态系统健康可持续发展起着重要作用[23],凋落物的分解也影响着生态系统碳平衡㊂凋落物在土壤碳动态转化中发挥着重要作用(图1)㊂图1 凋落物碳在土壤碳库的动态转化3.1 凋落物对土壤有机碳及活性碳组分的影响凋落物是影响S O C 周转的重要驱动力,是S O C 形成的重要来源(图1)㊂P a l v i a i n e n 等[24]研究表明全球森林生态系统每年通过凋落叶分解归还到土壤有机碳含量约为50G t ㊂凋落物分解对有机质形成的贡献主要通过两个路径:(1)高质量凋落物(通常是水溶性碳)快速降解,在稳定在矿质结合态有机质之前,被微生物或其他土壤有机体同化㊂(2)植物结构性物质被机械拉开,直接通过物理方式掺入下层矿物土壤的颗粒有机质中[25]㊂较高的生物量或凋落物产量并不意味着较高的土壤有机碳储量㊂凋落物分解过程中产物去向决定了土壤有机碳的赋存状态,高质量的凋落物其分解产物向土壤转移的比例更高[26]㊂添加凋落物对土壤有机碳含量的影响表现为增加或影响不显著[27]㊂M i t c h e l l 等[28]使用13C 同位素标记作物残体,追踪新鲜残余物进入到土壤组分的命804 水土保持研究 第29卷运,结果表明植物残体输入使土壤中源于凋落物有机碳增加了4~5倍,同时也抑制了原土壤有机碳的激发效应㊂源于凋落物的溶解性有机碳(D O C)被微生物群落所固定,并固存在森林土壤中[29]㊂Z h o n g等[4]研究表明凋落物添加显著增加了各恢复阶段土壤水溶性碳氮的含量,说明这些来自凋落物分解的养分输入增强了其在土壤中的浓度㊂此外,凋落物分解过程中所释放的挥发性有机化合物(V o l a t i l eo r g a n i cc o m p o u n d,V O C)能够直接扩散到土壤基质中,具有促进稳定矿质结合态有机质形成的潜力,V O C可能是植物来源的碳进入土壤并促进有机质形成的重要机制[25]㊂3.2凋落物分解对土壤呼吸及激发效应的影响凋落物是土壤呼吸的重要碳源,凋落物分解是养分循环的核心过程(图2)㊂它通过改变土壤微环境条件[30]㊁增加土壤碳的有效性[31],影响根系生长和土壤微生物结构和功能等[32],进而影响到土壤呼吸过程㊂图2凋落物分解与土壤呼吸间的关系关于凋落物分解对土壤呼吸的影响已有许多工作,不少研究表明添加凋落物能促进土壤呼吸,如Z h o n g等[33]对子午岭完整的次生林演替序列进行研究,发现未添加凋落物时,由于演替后期土壤养分有效性提高,演替后期的土壤呼吸更高;但添加凋落物后,演替前期土壤呼吸最高,表明在演替早期微生物分解能力较强,这一发现表明新碳源(凋落物)的添加可能在形成微生物功能方面发挥重要作用㊂Y a n等[34]研究同样表明微生物呼吸作用随演替而增加,并且添加凋落物显著促进了微生物呼吸(16.5%~72.9%),特别是在演替初期(草地和灌丛)㊂凋落物输入和清除处理(D I R T)试验为研究地上凋落输入对土壤呼吸的影响及植物碳输入对土壤的贡献提供了一个很好的机会㊂W a n g等[35]对杉木林进行了4a的碳输入模拟,发现减少碳输入会显著减少土壤呼吸㊂土壤异养呼吸(由微生物分解的土壤有机质)占土壤总呼吸的52.1%,地上新近凋落物分解和地下自养呼吸(活根和相关微生物)分别占土壤总呼吸的23.7%,24.2%㊂众多研究均表明凋落物添加能促进微生物呼吸,但不同类型凋落物分解对促进土壤微生物呼吸的程度以及对固碳的影响仍有待进一步探究㊂激发效应(p r i m i n g e f f e c t,P E)是连接土壤中碳输入和输出的机制之一,实际上P E被定义为在加入一定量的新鲜有机质后土壤有机质分解速率的变化[36]㊂外源基质输入的改变会通过激发效应改变土壤有机碳储量㊂添加基质引起有机物分解的增加为正激发效应,反之为负激发效应[37]㊂P E的大小和方向取决于添加的底物的量和化学计量及底物的化学结构,不稳定底物比顽固性904第2期苏卓侠等:植物凋落物分解对土壤有机碳稳定性影响的研究进展底物具有更大的激发效应[38]㊂关于激发效应的本质可用两种替代机制来解释,即 化学计量分解 理论( s t o i-c h i o m e t r i c d e c o m p o s i t i o n t h e o r y)和 微生物氮挖掘 理论( m i c r o b i a l n i t r o g e nm i n i n g t h e o r y)㊂ 化学计量分解 理论[39]指当底物化学计量与微生物需求相匹配时,快速生长的微生物(R-策略)可能会由于微生物活性的增加而刺激有机质的分解㊂而 微生物氮挖掘 理论(也被定义为优先底物利用)[40]强调当外源碳充足时,P E的方向取决于氮的可用性㊂具体来说,基质中高比例的碳氮比可能导致正的P E,因为微生物必须分解更多的土壤腐殖质来获得足够的氮来满足它们的需求㊂相比之下,基质中较低的碳氮比通常会导致负的P E,从而限制了有机碳的分解㊂最初认为微生物对土壤有机质分解的贡献受微生物群落的生长策略和氮有效性的控制,但随着分解的进行,这两种机制也可能随着时间的推移而变化,这可能与不同演替阶段微生物群落和功能有关㊂此外,增加底物输入引起的S OM分解温度敏感性(Q10)的变化也决定了陆地碳平衡对全球变暖的响应[41]㊂目前,凋落物添加对土壤微生物呼吸和温度敏感性的影响尚无一致结论㊂较多的研究发现难分解有机碳的Q10要大于易分解有机碳的Q10,如C h e n 等[42]研究表明秸秆添加降低了土壤微生物呼吸的温度敏感性,但与秸秆类型无关㊂W a n g等[41]探究在不同林型中增加凋落物对土壤有机质分解的温度敏感性的影响,结果表明针叶林土的Q10由不添加凋落物处理的2.41降低到增加凋落物处理的2.05,阔叶林土壤Q10由2.14降低到1.82,表明增加凋落物降低了Q10㊂这一现象可以用碳-质量-温度(C Q T)假说来进行解释,即复杂底物的分解需要更高的总活化能,因此比简单的碳底物的分解对温度的升高更为敏感[43]㊂但也有研究发现难分解有机碳的Q10并不比易分解有机碳的Q10值高,如两种凋落物处理的土壤碳分解均比单纯土壤处理对温度更敏感(Q10更高)[44]㊂所以,关于凋落物分解对土壤有机质分解的温度敏感性仍有待进一步研究㊂改善全球变暖条件下土壤有机碳动态的预测对于理解温度和凋落物输入对S O C分解的共同作用具有重要意义㊂3.3凋落物分解对土壤微生物群落结构及酶活性的影响凋落物分解的主要参与者是土壤微生物,在凋落物分解过程中微生物把大分子有机物分解为能够被植物吸收利用的小分子物质,对植物生长和土壤改良等起着重要作用㊂首先,凋落物自身特性会影响到土壤微生物群落㊂凋落物的数量与质量[45]㊁组成[46]㊁多样性等[47]都会影响着土壤微生物的群落结构㊂陈法霖等[48]研究表明,添加桉树凋落物的土壤中细菌㊁真菌㊁放线菌以及磷脂脂肪酸的总丰度显著高于不添加凋落物的土壤㊂源于凋落物的挥发性有机组分(V O C)也能影响细菌和真菌群落的多样性和组成[25]㊂真菌和细菌的比值常用来反映分解过程中微生物群落结构的变化及评价生态系统的稳定性,真菌/细菌的比值越高,表明真菌的生物量及菌丝体增加,能够固定更多的养分,使得土壤生态系统更加稳定㊂其次,凋落物分解通过改变土壤环境影响到土壤微生物群落结构㊂凋落物初始养分含量及分解过程中养分的释放对土壤微生物的生长与分布具有一定的选择作用,凋落物碳氮比越低,越易分解,会向土壤输送大量有机碳,且分解过程中温湿度增加会进一步促进微生物的生长[49]㊂树木通过凋落物和根部形成周围环境,从而产生小规模的异质性,并可能控制土壤生物的群落模式㊂土壤酶是土壤微生物作用于土壤环境的媒介,它是由微生物活动㊁植物根系分解以及动植物残体腐解的过程中释放到土壤中具有催化作用的生物活性物质㊂它是最活跃的土壤有机组分之一,反映了土壤中生物化学过程的方向及强度,对土壤生态系统有机碳的固定具有重要作用[50]㊂H u等[51]研究发现与单一叶凋落物相比,杉木[C h i n e s e f i r-C u n n i n g h a m i a l a m c e a l a t a (L a m b.)H o o k]㊁枫香(L i q u i d a m b a f o r m o s a n a H a n c e)及桤木(A l n u s c r e m a s t o g y n e B u r k)混合凋落物处理更利于土壤酶活性(脲酶㊁转化酶㊁脱氢酶活性)升高;凋落物分解过程中释放的D O C促进了胞外酶的活性[52]㊂G e 等[53]发现马尾松(P i n u sm a s s o n i a n a)人工林凋落物剩余质量与酶活性之间呈显著的线性关系,突出了酶活性在影响凋落物分解过程中的重要作用,这将进一步影响森林生态系统中的养分循环㊂总的来说,凋落物添加之后酶的活性会上调,但上调的程度取决于凋落物类型[54]㊂但部分树种凋落物中含多酚类或单宁等次生代谢物质,可能会使土壤酶的结构在一定程度上遭到破坏,抑制土壤微生物的活动,进而抑制土壤酶的产生,严重时还会导致部分土壤酶失活㊂3.4植物-土壤-微生物相互作用过程对有机碳稳定性的影响研究表明,多种因素可以影响碳封存和有机碳稳定性,包括植物(植被覆盖㊁凋落物㊁根系分泌物㊁细根)㊁土壤(土壤类型㊁土层深度以及矿物学)以及微生物(群落组成㊁功能基因)等[12,15],但植物-土壤-微生物相互作用过程对有机碳稳定性的影响还有待进一步研究㊂不同植被恢复年限和不同土层深度有机碳的稳定014水土保持研究第29卷性存在一定的差异㊂在早期恢复阶段,植被组成和多样性相对简单,群落结构不稳定,地上植被进入到土壤中的S O C相对较少,土壤有机碳分解和转化活动较弱,土壤有机碳相对稳定㊂随着恢复年限的增加,植被组成结构变的多样化和稳定,凋落物量㊁细根和根系分泌物显著增加,更多的有机物质进入到土壤中,土壤微生物活动增加,加速了土壤活性有机碳的分解和转化,降低了土壤有机碳的稳定性[55]㊂此外,植物碳的输入主要决定了土壤碳在表层土壤中的长期持久性,而矿物保护则在底层土壤中占主导地位[56]㊂深层土壤有机碳主要来源于根部残留物和分泌物,随着土层深度的增加,各恢复类型土壤有机碳和活性有机碳含量逐渐降低,土壤渗透性差㊁微生物分解活性和根系吸收减少,有机质的输入受到限制,且分解者难以接近深层土壤有机碳,因此,有机碳稳定性增加[57]㊂在演替的过程中,演替早期微生物群落的生长主要受土壤养分的限制,一般来说,演替早期微生物碳分解基因丰度较高,与氮分解相关的基因丰度增加,导致凋落物的快速分解和土壤养分的增加㊂随后,主要的资源限制从养分限制转换为另一种环境因子的限制㊂因此,在演替后期,充足的土壤养分有效性可能导致微生物碳分解基因丰度的下降,导致演替后期凋落物的分解速率的降低[33]㊂微生物在介导凋落物分解过程中发挥着重要作用,凋落物-微生物-土壤环境三者之间是互相调控的一个动态过程,通过这一系列的反馈与调控,实现生态系统的平衡和稳定(图3)㊂图3凋落物特性-微生物-土壤环境互相调控的动态过程4研究展望凋落物分解对土壤固碳及其稳定性方面的研究已有不少,但土壤作为 黑箱 ,土壤有机碳的转移和固定仍存在着很大困难,未来需要生态学㊁植物学和土壤学工作者的关注㊂因此,未来亟待强化如下3个方向的研究工作:加强地上-地下凋落物分解对土壤碳动态影响的协同作用机制研究㊂目前凋落物分解对土壤碳动态的研究多关注凋落叶的分解,而忽略了地下凋落物对土壤有机碳库的贡献㊂一般来说,植物根以根凋落物和根沉积碳的形式向土壤提供有机碳,来控制和影响土壤有机碳的动态㊂根通常与菌根菌丝结合形成土壤团聚体来促进土壤有机碳的稳定㊂此外,根是一个分级系统,不同直径级别的根的形态㊁根沉积物的数量和质量㊁化学计量特征以及菌根真菌性状等方面存在差异,会对分解过程产生影响㊂植物地上/地下生物量是一个相互联系的有机整体,在植物生长过程中存在着不同的碳分配策略,未来应加强研究地上/地下凋落物分解对土壤碳动态的协同效应㊂加强植物凋落物向土壤有机质转化的微生物学机制的研究㊂在考虑影响凋落物分解的食物网中,不仅要考虑到土壤动物(如蚯蚓,线虫)对凋落物的破碎作用,也要关注土壤微生物对凋落物的腐解作用㊂土壤微生物具有分解与合成有机质的双重功能,因此,将凋落物分解的土壤微生物学过程与土壤有机质(碳)的稳定性联系在一起,是未来研究的重要课题㊂此外,目前凋落物分解试验的周期较短,短期的室内分解无法反映真实的分解状态,应加强室内模拟与长期野外分解的连结性㊂加强新一代技术手段的开发与应用㊂凋落物通过影响土壤微生物活性和土壤酶的能力来调控土壤碳循环,但是关于凋落物分解对碳代谢相关功能基因的调控仍然缺乏清晰的认识,未来有望结合代谢组学等技术在该方面进行深入研究㊂此外,目前缺乏对凋落物-土壤有机质-微生物系统不同来源碳的输入㊁转化和稳定的定量研究,未来可进一步结合稳定同位素示踪技术,明确凋落物输入后外源碳在土壤中周转和稳定过程之间的关系,认识土壤固碳的本质㊂参考文献:[1] L e h m a n nJ,K l e b e r M.T h ec o n t e n t i o u sn a t u r eo fs o i lo r g a n i cm a t t e r[J].N a t u r e,2015,528(7580):60-68.[2] P a u s t i a nK,L e h m a n nJ,O g l eS,e t a l.C l i m a t e-s m a r tS o i l 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四川广汉市三星堆遗址青关山台地T5388_发掘简报
图一 三星堆遗址位置示意图［底图由四川省测绘地理信息局制，审图号：图川审（2016）027号］图二 T5388位置示意图0435.18、5.13米整体近方形的探方。
探方四壁剖面记录有两份，一份是中途绘制的4米×4米标准探方剖面图拼接解剖方四壁剖面图，另一份是最后通过3D拍摄获得的探方四壁图，由于探方内堆积复杂，剖面位置有所差异，两份剖面记录有所区别，为了和平面记录对应，此处使用第一份剖图三 T5388东壁、南壁剖面图第 层下为生土。
青色膏泥，土质纯净（图三）。
（二）重要遗迹探方内有多层夯土分布。
发掘至第一层夯土（第⑨层）时，决定保留部分夯土，通过钻探，避开红烧土集中的探方北部，对探方南半部分4米×2米的范围进行解剖发掘。
发现第二层夯土层（第⑩层）下有一个由卵石和陶片构成的层面，可能是不明形制建筑的局部，发掘方案改为解剖探方东南角的1.5米×2米。
解剖方下部有4层夯土构成的台基，上部文化层似乎包含反复使用的建筑局部，人工活动频繁，遗迹单位复杂，但由于揭露面积过小，未充分暴露建筑结构。
探方内遗迹众多，叠压打破关系复杂，此处用地层、遗迹关系图表示（图四）。
1.灰坑T5388发掘过程中共编号灰坑28个，实际共有灰坑22个，大部分在探方中为局部分布，仅打破H11的H10全部暴露。
总体而言，在T5388中发现的灰坑可分为三类。
一类以H1为代表，除H5和H11外，其余灰坑均属此类。
平面呈不规则圆形或长方形，是由图四 T5388地层、遗迹关系图地势凹陷，加之后期人类抛弃、填充废物形成。
第三类为H11，其最为特殊，遗迹形状规整，壁与底部光滑，明显加工过，遗迹内出土陶片丰富，包括大量以小平底 2.建筑遗迹T5388为解剖方，建筑相关遗迹揭露较多，因为可能涉及到周边未发掘区的建筑，此处做全面介绍。
图五 H1平、剖面图图六 H5平、剖面图图七 H11平、剖面图图八 H11①层（西→东）H5 位于探方南部，局部分布于T5388内。
遥感技术在农业资源与土壤环境综合监测上的应用
㊀山东农业科学㊀２０２４ꎬ５６(３):１６３~１７０ＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ㊀ＤＯＩ:１０.１４０８３/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－４９４２.２０２４.０３.０２２收稿日期:２０２３－０８－２４基金项目:国家自然科学基金面上项目(４１９７７０１９)ꎻ山东省本科教学改革研究面上项目(Ｍ２０２１０６２)ꎻ山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目(２０２２ＴＳＧＣ２４３７)作者简介:鄂高阳(２００２ )ꎬ男ꎬ黑龙江佳木斯人ꎬ在读本科生ꎬ研究方向为土地资源管理ꎮＥ－ｍａｉｌ:２９６６２８１７０８＠ｑｑ.ｃｏｍ韩芳(１９８１ )ꎬ女ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ研究方向为资源环境遥感应用ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｈａｎｆ＠ｌｒｅｉｓ.ａｃ.ｃｎ∗同为第一作者ꎮ通信作者:刘之广(１９８７ )ꎬ男ꎬ山东招远人ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ主要从事土壤肥料资源高效利用研究ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｌｉｕｚｈｉｇｕａｎｇ８２３５１２６＠１２６.ｃｏｍ遥感技术在农业资源与土壤环境综合监测上的应用鄂高阳１ꎬ韩芳２∗ꎬ秦秉希３ꎬ刘之广１(１.山东农业大学资源与环境学院ꎬ山东泰安㊀２７１０１８ꎻ２.山东理工大学建筑工程与空间信息学院ꎬ山东淄博㊀２５５０４９ꎻ３.山东农业大学信息科学与工程学院ꎬ山东泰安㊀２７１０１８)㊀㊀摘要:近年来ꎬ遥感技术和遥感设备已被普遍应用于农业资源与土壤环境综合监测中ꎬ且在农业生产㊁环境保护和自然资源管理等几个方面成效卓著ꎮ但是ꎬ土壤问题依然影响着人类的生态文明建设ꎬ制约着人类健康和发展的稳定性ꎮ随着国内外对土壤问题研究和调查的不断深入ꎬ针对性提出的一系列解决方案和政策措施在一定程度上改善了土壤环境问题ꎬ但也暴露出监测技术不足㊁监测方法亟待改进等很多新问题ꎮ本文综述了遥感监测技术在农业生产㊁环境保护和自然资源管理三个方面的应用现状ꎬ重点对遥感监测手段㊁遥感技术在土壤监测方面的应用进行了较全面的阐述ꎬ对现有工作中存在的问题进行总结ꎬ并对今后的发展方向做出展望ꎮ关键词:遥感技术ꎻ土壤综合监测ꎻ农业生产ꎻ环境保护ꎻ自然资源管理中图分类号:Ｓ１２７㊀㊀文献标识号:Ａ㊀㊀文章编号:１００１－４９４２(２０２４)０３－０１６３－０８ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＳｏｉｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＥＧａｏｙａｎｇ１ꎬＨａｎＦａｎｇ２∗ꎬＱｉｎＢｉｎｇｘｉ３ꎬＬｉｕＺｈｉｇｕａｎｇ１(１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴａｉａｎ２７１０１８ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＧｅｏｍａｔｉｃｓꎬＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＺｉｂｏ２５５０４９ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴａｉａｎ２７１０１８ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｔｈｅｒｅｃｅｎｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｈａｓａｄｖａｎｃｅｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａ￣ｔｉｏｎｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｓｏｉｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬｗｈｉｃｈｈａｓｏｕｔｓｔａｎｄｉｎｇｅｆｆｅｃｔｓｉｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｎａｔｕｒａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔ.Ｈｏｗｅｖｅｒꎬｓｏｉｌｐｒｏｂｌｅｍｓｓｔｉｌｌａｆｆｅｃｔｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｔｒｉｃｔｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｈｕｍａｎｈｅａｌｔｈａｎｄｄｅｖｅｌ￣ｏｐｍｅｎｔ.Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｅｐｅｎｉｎｇｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｐｒｏｂｌｅｍｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄꎬａｓｅｒｉｅｓｏｆｔａｒ￣ｇｅｔｅｄｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｎｄｐｏｌｉｃｙｍｅａｓｕｒｅｓｈａｄｂｅｅｎｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｄｈａｄｉｍｐｒｏｖｅｄｓｏｉｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘ￣ｔｅｎｔ.Ｂｕｔｍａｎｙｎｅｗｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｉｎａｄｅｑｕａｃｙａｎｄｎｅｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｉｎｇｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｖｅｂｅｅｎｅｘｐｏｓｅｄ.Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔａｔｕｓｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃ￣ｔｉｏｎꎬｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｎａｔｕｒａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄꎬｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｏｏｌｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｎｓｏｉｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｗａｓｅｌａｂｏｒａｔｅｄꎬｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｗｅｒｅｓｕｍｍａ￣ｒｉｚｅｄꎬａｎｄｔｈｅｏｕｔｌｏｏｋｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ＲｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎻＩｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｓｏｉｌꎻＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎻＥｎｖｉｒｏｎ￣ｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎꎻＮａｔｕｒａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔ㊀㊀土壤作为农业㊁林业㊁畜牧业等领域的重要资源ꎬ其质量㊁特性及变动会对作物产量和品质产生直接影响ꎮ在社会与经济不断发展的大背景下ꎬ土壤开发利用中的损害和污染问题日益凸显ꎮ近年来ꎬ土壤问题已引起广泛关注ꎬ不仅关系到人类的生活品质ꎬ更是国家可持续发展战略的重要组成部分ꎮ因此ꎬ加强土壤综合监测和保护能力ꎬ有利于推进国家生态文明建设和提高生态兼容性[１－２]ꎮ工业经济的迅速发展对生态环境造成了极大的破坏ꎬ且土壤处于脆弱状态ꎬ易遭受到来自物理㊁化学等多方面的影响ꎮ研究显示ꎬ人类活动引起的全球生态环境变化ꎬ致使土壤严重受损ꎬ直接或间接导致全球生物多样性和生态功能的退化[３－４]ꎮ例如ꎬ乙撑双二硫代氨基甲酸酯类杀菌剂和各种有毒杀虫剂的滥用对环境造成了大量原生和次生污染ꎬ有毒物质通过食物链积累ꎬ最终进入人体ꎬ产生与癌症㊁遗传毒性等相关的物质[５－６]ꎮ工业化进程不断推进ꎬ土壤环境恶化加剧ꎬ工业废水排放等导致土壤污染问题日益严重ꎬ土壤中重金属含量急剧上升ꎬ给食物链的中高层生物带来严重威胁[７－８]ꎮ在我国ꎬ土壤问题主要表现为不合理开发㊁不合规排放和有毒农药及化肥的过度使用等ꎬ水土流失㊁土壤侵蚀和土壤污染等问题尤为严重[１－２]ꎮ与此同时ꎬ我国土壤监测发展相对滞后ꎮ国外土壤监测的相关研究可追溯至２０世纪６０年代末ꎬ而我国则在２０世纪８０年代才开始ꎮ因此ꎬ我国亟需采取有效措施进行土壤环境监测和修复ꎮ传统的土壤监测方法主要依赖于现场调查和实验室分析ꎬ耗时长㊁费用高ꎬ且难以实现大范围㊁高效率的监测ꎮ遥感监测是指利用遥感技术进行监测的技术方法ꎬ在获取大面积信息方面具有快而全的优势ꎬ为土壤监测提供了新的可能性[９]ꎮ１㊀土壤综合监测及遥感技术概述遥感技术具有监测范围广㊁信息连续性强㊁信息处理效率高等优势ꎮ相较于传统监测技术ꎬ遥感技术可大幅降低人工和经济成本ꎬ缩短信息处理周期ꎬ保证信息时效性ꎬ有助于加快土壤信息汇总进度ꎬ及时处理土壤污染事件ꎮ遥感技术还可进行非常规监测ꎬ扩大土壤监测范围且对极端地形的监测效果显著ꎬ还能够实现全天候环境监测ꎮ遥感技术可实现对单个区域的动态监测ꎬ有助于监测土壤变化ꎬ及时了解土壤受污染程度ꎬ实时监控土壤修复进程ꎬ提升土壤污染治理效果ꎮ遥感技术作为一项综合技术ꎬ实现了土壤资源整合的统一与信息化ꎬ推进了土壤综合监测等的研究进度ꎮ土壤遥感监测基本流程如图１所示ꎮ图１㊀土壤遥感监测流程４６１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀㊀㊀土壤遥感监测通常包含８个理化指标㊁３种放射性监测方式㊁１７种有机监测方式和２３种无机监测方式[９]ꎮ数据源主要有多源遥感卫星数据㊁无人机遥感数据以及地面测量数据等ꎮ多源遥感卫星数据包括Ｌａｎｄｓａｔ㊁ＭＯＤＩＳ㊁Ｓｅｎｔｉｎｅｌ等ꎬ这些卫星的光谱范围广㊁时间分辨率高ꎬ可满足不同尺度㊁不同时相的土壤监测需求ꎻ无人机遥感数据优势在于具有高空间㊁高时间分辨率和高精度ꎬ利于细节特征的精细化监测ꎻ地面测量数据包括传统的土壤样点信息和高精度的地形数据ꎬ可与遥感数据交叉验证ꎬ提高监测精度和可信度ꎮ２㊀土壤遥感监测技术土壤遥感监测技术通过遥感和地面探测等技术手段ꎬ对土壤进行非接触式的监测和评估ꎬ可以为土地利用㊁农业生产㊁环境保护等领域提供丰富的信息ꎬ是实现土壤可持续发展的重要工具ꎮ常用的土壤遥感监测技术包括: (１)遥感影像分析技术ꎮ利用高分辨率卫星或无人机获取的影像数据ꎬ分析土壤覆盖类型㊁土地利用状况以及土壤质量[１０]ꎮ如利用Ｌａｎｄｓａｔ卫星数据进行耕地㊁林地㊁草地等土地利用类型的分类和监测ꎻ通过ＮＤＶＩ(ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｖｅｇｅ￣ｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ)指数评估植被覆盖程度ꎬ从而反映土壤肥力状况ꎮ(２)土壤光谱技术ꎮ这是一种利用光谱仪器测量土壤反射光谱ꎬ推断土壤性质和特征的方法[１１]ꎮ例如ꎬ近红外光谱技术可以获取土壤有机质含量㊁水分含量和ｐＨ值等信息ꎻ红外光谱技术可以获得土壤粘粒含量和矿物成分信息ꎮ通过这些信息可以评估和监测土壤质量ꎮ(３)地球物理勘探技术ꎮ这是通过测量土壤的物理特征ꎬ如电阻率㊁磁性和声波传播速度等ꎬ推断土壤性质和结构的方法ꎮ例如ꎬ电磁法测量土壤电阻率可以获取土壤含水量和盐分信息ꎻ地震波速度测量技术可以获得土壤密度和压缩模量信息ꎮ通过这些信息可以评估和监测土壤结构和性质ꎮ综上所述ꎬ通过三种土壤遥感监测技术ꎬ可获取土壤覆盖类型㊁土地利用状况㊁土壤质量与结构等信息ꎬ实现无接触的土壤监测和评估ꎬ为土地利用㊁农业生产与环境保护等提供丰富的数据和信息ꎬ为土壤资源的管理与保护提供科学有效的数据支持ꎮ３㊀遥感技术应用３.１㊀农业生产遥感技术在农业领域应用非常广泛ꎮ郭广猛等[１２]使用中红外波段对土壤湿度进行遥感监测ꎬ通过回归分析发现土壤水分与ＭＯＤＩＳ(ｍｏｄｅｒａｔｅ￣ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｉｎｇｓｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ)第７波段的反射率之间具有较好的相关关系ꎮＺｈｕ等[１３]利用机器学习对根际土壤湿度进行预测ꎬ显著提高了土壤水分预测的准确率与服务水平ꎮＬｉｕ等[１４]研究表明土壤光谱反射率与土壤湿度存在相关性ꎬ在一定土壤水分临界值下土壤光谱反射率与土壤湿度呈负相关ꎮ通过对土壤盐碱性㊁腐蚀㊁水分以及农作物生长环境等进行遥感监测分析ꎬ可以连续监测并发现其变化趋势ꎬ为其管理提供科学的指导和建议ꎮ例如提出农业用水管理决策ꎬ提高农业灌溉用水效率等[１５]ꎮ同时ꎬ遥感技术也可监测草地的长势㊁产量㊁退化㊁沙化及耕地与草地的面积变化等[１６]ꎬ为草原与畜牧业管理决策提供有价值的信息ꎮ通过遥感数据可以了解农业有效灌溉面积的增长情况[１７]ꎬ并预测未来的发展趋势ꎬ对于解决灌溉节水及水土流失等问题具有重要意义ꎮ遥感技术还可以通过监测土地利用变化情况ꎬ对农业生产提供支持ꎮ例如ꎬ可以对农田土地利用类型进行分类ꎬ了解耕地的变化情况ꎬ以便能够及时调整农业生产布局ꎮ同时ꎬ遥感技术还可以监测农作物的生长状况(生长阶段㊁病虫害等)ꎬ为农业生产提供实时数据支持ꎬ帮助农民及时采取相应的管理措施ꎮＲｏｍａｎａｋ等[１８]利用气相色谱法对土壤环境(如二氧化碳㊁氧气㊁温度㊁水分和压力等)进行了长期监测ꎮＪｉａｏ等[１９]利用极化细束影像对加拿大安大略东北部地区的小麦㊁大豆等主要作物进行了分类和面积提取ꎮ岳云开等[２０]利用无人机多光谱遥感反演苎麻叶绿素含量ꎬ为高效检测苎麻叶绿素提供新方法ꎮ杨娜等[２１]利用ＳＭＯＳ㊁ＳＭＡＰ数据技术对青藏高原季风及植被生长季土壤水分消长特征进行了研究ꎬ明确了近期青藏高原土壤水分的总体分布状况ꎬ为地区和全球气候及灾害的预测预报提供了５６１㊀第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀鄂高阳ꎬ等:遥感技术在农业资源与土壤环境综合监测上的应用借鉴和科学依据ꎮＢａｌａ等[２２]基于ＭＯＤＩＳ影像的ＮＤＶＩ数值进行土豆长势监测ꎮ何亚娟等[２３]对冬小麦不同生育期的产量三因子(穗数㊁穗粒数㊁千粒重)进行双因子建模ꎬ使预报时间提前至抽穗后期至灌浆期ꎬ并且有９０％的拟合精度ꎮＳｏｎ等[２４]利用ＭＯＤＩＳ数据建立了水稻生长期与单产的关系模型ꎬ并成功应用于湄公河三角洲水稻的长势监测与产量预测ꎮ韩文霆等[２５]利用无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量ꎬ为农业生产提供了科学依据ꎮ３.２㊀环境保护遥感技术可以实时监测土壤质地㊁营养成分等的变化ꎬ进而对土壤质量和健康进行评估ꎮ其中ꎬ遥感技术在土壤侵蚀㊁土壤污染和土地利用监测等方面具有重要的应用价值ꎮ３.２.１㊀土壤侵蚀监测㊀遥感技术可以通过监测土壤的光谱信息ꎬ实现土壤侵蚀情况的监测ꎮ研究表明ꎬ４５０ｎｍ波段光谱值与土壤水分含量有关ꎬ５００~６４０ｎｍ波段与土壤中氧化铁含量有关ꎬ６６０ｎｍ波段与土壤有机质含量呈负相关[２６]ꎮ杨丽娟等[２７]利用无人机遥感影像分析土壤侵蚀重要表现形式的新成切沟发生规律ꎬ为切沟的预防与治理提供科学依据ꎮ遥感监测技术为及时制定对策防止土壤流失和泥石流等自然灾害情况发生提供了重要的数据支撑ꎮ张晓远等[２８]利用卫星遥感影像结合ＧＩＳ和ＲＳ技术对ＲＣＳＬＥ模型进行修正ꎬ使之能够对小流域水土流失动态变化进行分析和评价ꎮ３.２.２㊀土壤利用监测㊀遥感技术可以通过土地利用监测ꎬ帮助农业决策者确定土地分类和资源要求等信息ꎮ例如ꎬ黄应丰等[２９]利用土壤光谱特性对华南地区主要土壤类型进行分类ꎬ提取１０个光谱特征作为土壤光谱特征指标ꎬ综合应用土壤特征指标及其他分类指标对土壤进行分类ꎬ结果与中国土壤系统分类[３０]中的相关内容相一致ꎮ李娜等[３１]利用基于ＰＯＩ数据的城市功能区识别与分布特征研究ꎬ开展了遥感技术在农业资源与环境领域土壤综合监测方面的应用研究ꎬ为土壤分类识别在城市规划㊁城市管理㊁经济分析和环境保护等方面的应用提供了借鉴ꎮＳｅｎａｎａｙａｋｅ等[３２]利用遥感影像对降水量㊁土地利用率㊁土地覆盖和作物多样性等几个变量进行了时间序列分析和空间建模ꎬ监测土壤侵蚀㊁作物多样性和降水量变化ꎮ赵建辉等[３３]提出了一种基于特征选择和ＧＡ－ＢＰ(ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ￣ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ)神经网络的多源遥感农田地表土壤水分反演方法ꎬ为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路ꎮ冯泉霖等[３４]利用多光谱影像生成聚类深度网络遥感估算模型ꎬ完成ＳＯＭ的含量估算与区域尺度上的数字制图ꎬ可为区域尺度上的土壤质量精细监测及管理提供有效的技术支持ꎮ３.２.３㊀土壤污染与重金属监测㊀通过遥感技术提取大面积土地的红外㊁雷达和光谱信息ꎬ实现土壤污染监测ꎮ遥感数据的采集㊁处理和分析可以揭示出地表环境的空间分布ꎬ便于地理信息系统(ＧＩＳ)管理地表资源ꎮ遥感图像的特征分析和遥感模型构建可以确立土壤污染区域ꎬ依据土壤类别㊁地形地貌㊁气象特征㊁植被类型和人类活动等因素变化进行污染物模型构建ꎮ刘雯等[３５]利用高分五号卫星高光谱影像对土壤Ｃｄ含量进行的大范围反演ꎬ可为环境污染评价及生态保护提供更好的数据支撑ꎮＭｅｓｑｕｉｔａ等[３６]通过对土壤淋滤过程进行模拟分析ꎬ得出了一种利用在线模拟降水监测土壤铁元素及其配合物流失的方法ꎮ宋子豪等[３７]通过对石油污染的农田土和湿地土进行采样分析ꎬ考察了石油污染对两种类型土壤的影响ꎮ黄长平等[３８]利用遥感数据反演分析了南京城郊土壤重金属铜的１０个敏感波段ꎮ张雅琼等[３９]基于高分１号卫星影像快速提取了深圳市部九窝余泥渣土场的信息ꎬ验证表明归一化绿红差异指数的提取精度在９７.５％以上ꎮ蔡东全等[４０]利用ＨＪ－１Ａ高光谱遥感数据研究发现ꎬ铜㊁锰㊁镍㊁铅㊁砷在４８０~９５０ｎｍ波段内具有较好的遥感建模和反演效果ꎮ宋婷婷等[４１]基于ＡＳＴＥＲ遥感影像研究土壤锌污染ꎬ发现４８１㊁１０００㊁１２２０ｎｍ是锌的敏感波段ꎬ相关性最好的波段在５１５ｎｍ处ꎮＤｖｏｒｎｉｋｏｖ等[４２]利用便携式分析仪测量了俄罗斯科拉半岛土壤中铜和镍的含量ꎬ并根据地形建立了回归模型ꎬ得出１.０~１.５ｍ分辨率的辅助数据是预测该研究地区表层土中Ｃｕ和Ｎｉ含量的最佳方法ꎮ钟亮等[４３]以遗传算法优化的偏最小二乘回归算法ꎬ对预处理后的农田土壤样品和小麦叶片光谱建立土壤重金属镉(Ｃｄ)和砷(Ａｓ)含量的估测模型ꎬ为将来实现定６６１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀量㊁动态㊁无损遥感监测大面积农田土壤重金属污染状况提供了参考依据ꎮ综上所述ꎬ随着遥感技术的不断升级和完善ꎬ其在土壤侵蚀监测㊁土壤污染监测和土地利用监测方面的应用将会更加广泛和深入ꎮ遥感技术可以为农业生产提供科学依据ꎬ帮助农业决策者制定更加科学的农业规划ꎬ促进农业可持续发展ꎮ３.３㊀自然资源管理遥感技术可以通过多角度㊁多时相的综合分析和评估ꎬ获取综合性土壤信息ꎬ进而对整个地区的土地资源状况和变化进行精细分类和数量分析ꎬ辅助ＧＩＳ等信息技术分析手段对土地资源进行评估㊁监测和管理ꎮ其主要应用包括土壤类型识别㊁土壤水分监测㊁土壤质量评估和土地利用变化监测ꎮ３.３.１㊀土壤类型识别㊀遥感技术可以在短时间内获取大面积土壤类型信息ꎬ为构建土地利用/覆盖类型分类提供基础数据ꎬ为土地利用管理提供科学参考ꎮ例如ꎬ徐彬彬等[４４]通过测定我国２３类主要土壤类型的反射光谱曲线ꎬ将其归纳为平直型㊁缓斜型㊁陡坎型和波浪型ꎬ为构建土地类型分类提供了依据ꎮＷｅｉ等[４５]利用机器学习和高光谱技术ꎬ构建基于特征波段的土壤有机质(ＳＯＭ)反演模型并取得了较好成果ꎬ为土壤类型识别提供了借鉴ꎮＣｈｉｍｅｌｏ等[４６]利用ＰｌａｎｅｔＳｃｏｐｅ卫星星座和随机森林算法预测土壤中的粘土含量ꎮＴｕｎçａｙ等[４７]利用ＳＦＩ等级与卫星图像的植被指数值进行比较ꎬ量化干旱与半干旱地区土壤的物理㊁化学和肥力指标的空间动态ꎮ杨栋淏等[４８]通过结合多光谱与高光谱遥感数据ꎬ对云南山原红壤主要养分含量的高光谱特性进行研究ꎬ并利用机器学习建立相关模型ꎬ为土壤养分含量估测提供了依据ꎮ３.３.２㊀土壤水分监测㊀遥感技术可以多角度㊁多时相地获取土壤水分动态变化信息ꎬ结合植被生长指数等参数ꎬ帮助实现农林生产㊁荒漠化和水土流失等环境问题的监测ꎮ陈怀亮等[４９]利用归一化植被指数ＮＤＶＩ和ＡＶＨＲＲ４通道亮温建立回归方程ꎬ将土壤含水量与遥感指数联系起来ꎮ国外学者通过对比分析ＥＲＳ－１的ＳＡＲ图像与地面土壤水分实测值ꎬ发现土壤含水量与雷达后向散射系数间呈线性关系[５０]ꎮ许泽宇等[５１]利用增强型ＤｅｅｐＬａｂ算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类技术ꎬ通过改变编码器和解码器的结合方式增强二者的连接状态ꎬ加入自适应权重以及进行多通道训练等多方面改进ꎬ提高了地物高精度分类网络Ｅ－ＤｅｅｐＬａｂ的性能ꎬ为适用于遥感地物的自动分类和提取提供了借鉴ꎮＤａｒｉ等[５２]利用Ｋ－Ｍｅａｎｓ聚类算法对意大利中部某地区２０１７年至２０１９年生成的１００ｍ空间分辨率灌溉区地图与地面实况数据相比较ꎬ取得较好结果ꎬ可为土壤水分遥感分析工作提供依据ꎮ３.３.３㊀土壤质量评估与土地利用变化监测㊀遥感技术可以精准㊁快速地获取相关土壤信息ꎬ用于土壤质量变化趋势分析㊁预测和评估ꎮＤａｌａｌ等[５３]使用近红外光谱法预测土壤水分㊁有机碳和总氮含量ꎬ发现土壤有机质含量在０~２.６％范围内时ꎬ近红外法预测结果相对准确ꎻ而在有机质含量高于２.６％时ꎬ预测结果存在偏差ꎮＢｅｎ￣Ｄｏｒ等[５４]利用近红外光谱法预测土壤有机质含量ꎬ通过分析土壤有机质的Ｃ/Ｎ比率来改进近红外法的预测准确度ꎮ沙晋明等[５５]使用ＶＦ９９１地物光谱测量仪对不同环境条件下的土壤样本剖面进行测量ꎬ并测定了各土层土壤的有机质含量ꎮＧｕｏ等[５６]利用多光谱㊁高光谱数据与植被指数ꎬ结合机器学习实现了土壤有机碳含量的测量与绘制相关图像ꎮ张智韬等[５７]利用无人机遥感平台计算归一化植被指数并代入像元二分模型计算植被覆盖度ꎬ利用偏最小二乘回归算法和极限学习机算法构建不同覆盖度下各深度土壤含盐量反演模型ꎬ为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化提供了思路ꎮ吴倩等[５８]使用便携式光谱仪采集陕西省黄土高原区黄绵土土壤的光谱数据ꎬ利用机器学习方法得出土壤碳酸钙含量与光谱反射率呈现正相关态势的结论ꎮ佘洁等[５９]分析土壤养分空间变异来源ꎬ兼述遥感㊁ＧＩＳ与人工智能等研究现状ꎬ并对当前存在的问题进行剖析ꎮ遥感技术还可以通过遥感数据解析和分类实现土地利用变化监测ꎬ并进一步提供多维度数据可视化和地表覆被变化分析等ꎬ快速监测不可再生土地用途的变化情况ꎬ这对于土地资源管理和保护具有重要意义ꎮ综上所述ꎬ遥感技术在土地资源管理和评估中具有重要的应用价值ꎬ可以为土地利用/覆盖类７６１㊀第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀鄂高阳ꎬ等:遥感技术在农业资源与土壤环境综合监测上的应用型分类㊁土壤水分监测㊁土壤质量评估和土地利用变化监测等提供科学依据和技术支持ꎮ随着遥感技术的不断发展和创新ꎬ其在土地资源管理和评估中的应用将会更加广泛和深入ꎬ为土地可持续利用和保护提供更强大的支持ꎮ４㊀展望土壤综合遥感监测技术已经在农牧业㊁林业㊁荒漠化和环境保护中得到广泛应用ꎮ综合遥感监测具有较高的实用价值ꎬ为土地资源的监测和管理提供了较为可靠的科学依据ꎮ尤其在当前科技发展较为迅速的大背景下ꎬ综合遥感监测技术的进一步推广和应用将为土地资源中长期规划㊁生态环境保护㊁自然灾害预警㊁公共安全等领域提供科学的数据基础和服务支撑ꎮ４.１㊀农业生产应用展望随着遥感技术的不断升级和完善ꎬ其在农业领域的应用将更加广泛和深入ꎮ例如ꎬ随着卫星分辨率的提高ꎬ可以更加精确地监测农田的土地利用㊁土壤水分等情况ꎬ为农业生产提供更加精准的数据支持ꎻ同时ꎬ随着人工智能和机器学习技术的发展ꎬ可以利用遥感数据进行数据挖掘和分析ꎬ提高数据的处理效率和准确性ꎬ帮助农业生产做出更加科学的管理决策ꎻ此外ꎬ还可以将遥感技术与其他技术相融合ꎬ如地理信息系统㊁无人机等技术ꎬ实现更加全面㊁精准的农业监测和管理ꎮ４.２㊀环境保护应用展望随着无人机㊁多光谱/高光谱等多源遥感设备的普及以及计算机技术的发展ꎬ土壤综合遥感监测技术在环境保护中将越来越得到更加广泛的应用ꎮ例如ꎬ利用无人机㊁卫星等搭载光谱设备的遥感平台可以高效监测大范围土壤情况ꎬ实现土地利用㊁植被覆盖等信息的分析ꎬ结合地面监测数据ꎬ可以及时发现土壤污染情况并进行污染程度评估ꎻ通过遥感技术可以对土地利用类型及其变化进行监测和分析ꎬ包括农地㊁城市扩展㊁森林覆盖等情况ꎬ有助于合理规划土地利用结构ꎬ保护耕地和生态环境ꎻ通过长时间㊁高时空和高分辨率的遥感影像监测土壤侵蚀㊁土地滑坡㊁沙漠化等自然灾害ꎬ及时发现灾害隐患并评估风险ꎬ可为防灾减灾提供技术支持等ꎮ４.３㊀自然资源管理展望随着大数据技术以及多源遥感技术的发展ꎬ土壤综合遥感监测技术在自然资源管理中发挥着越来越重要的作用ꎮ例如ꎬ通过监测土地利用类型㊁土地覆盖变化㊁土地利用强度等信息ꎬ利用大数据以及人工智能技术帮助制定土地规划㊁土地整治和土地利用政策等ꎻ通过对土地资源进行监测和评估ꎬ实现土地资源的合理利用ꎬ保护农田㊁森林㊁草原等重要生态系统ꎬ维护生态平衡ꎻ通过监测土壤水分含量㊁地下水位㊁土壤侵蚀情况等ꎬ合理利用和保护水资源等ꎮ综上ꎬ土壤综合遥感监测在农业生产发展㊁环境保护和自然资源管理等场景中具有重要的应用价值ꎬ未来还需加强遥感数据与地面测量数据的协同应用ꎬ优化反演模型㊁特征提取和分类识别方法ꎬ发挥遥感技术在土壤监测研究和应用中的更大潜力ꎮ参㊀考㊀文㊀献:[１]㊀王慧婷ꎬ王洪敏ꎬ李百庆.土壤资源环境保护研究[Ｊ].环境与发展ꎬ２０１８ꎬ３０(５):２４０－２４２.[２]㊀郝梦洋ꎬ朱欣.重金属土壤污染的来源和影响[Ｊ].现代盐化工ꎬ２０１７(３):１１ꎬ２６.[３]㊀ＳｍｉｔｈＰꎬＨｏｕｓｅＪＩꎬＢｕｓｔａｍａｎｔｅＭꎬｅｔａｌ.Ｇｌｏｂａｌｃｈａｎｇｅｐｒｅｓ￣ｓｕｒｅｓｏｎｓｏｉｌｓｆｒｏｍｌａｎｄｕｓｅａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ[Ｊ].ＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅＢｉｏｌｏｇｙꎬ２０１６ꎬ２２(３):１００８－１０２８.[４]㊀ＬａｌＲ.Ｒｅｓｔｏｒｉｎｇｓｏｉｌｑｕａｌｉｔｙｔｏｍｉｔｉｇａｔｅｓｏｉｌｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ[Ｊ].Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙꎬ２０１５ꎬ７(５):５８７５－５８９５.[５]㊀ＬｅｍｏｓＰＶＲＢꎬＭａｒｔｉｎｓＪＬꎬＬｅｍｏｓＳＰＰꎬｅｔａｌ.Ｈｅｐａｔｉｃｄａｍａｇｅｉｎｎｅｗｂｏｒｎｓｆｒｏｍｆｅｍａｌｅｒａｔｓｅｘｐｏｓｅｄｔｏｔｈｅｐｅｓｔｉｃｉｄｅｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｅｔｈｙｌｅｎｅｔｈｉｏｕｒｅａ[Ｊ].ＡｃｔａＣｉｒｕｒｇｉｃａＢｒａｓｉｌｅｉｒａꎬ２０１２ꎬ２７(１２):８９７－９０４.[６]㊀ＭａｒａｎｇｈｉＦꎬｄｅＡｎｇｅｌｉｓＳꎬＴａｓｓｉｎａｒｉＲꎬｅｔａｌ.ＲｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅｔｏｘｉｃｉｔｙａｎｄｔｈｙｒｏｉｄｅｆｆｅｃｔｓｉｎＳｐｒａｇｕｅＤａｗｌｅｙｒａｔｓｅｘｐｏｓｅｄｔｏｌｏｗｄｏｓｅｓｏｆｅｔｈｙｌｅｎｅｔｈｉｏｕｒｅａ[Ｊ].ＦｏｏｄａｎｄＣｈｅｍｉｃａｌＴｏｘｉｃｏｌｏ￣ｇｙꎬ２０１３ꎬ５９:２６１－２７１.[７]㊀ＨｕａｎｇＹＦꎬＣｈｅｎＧＦꎬＸｉｏｎｇＬＭꎬｅｔａｌ.Ｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｆａｒｍｌａｎｄｓｏｉｌａｎｄｐｈｙｔｏｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎａｐ￣ｐｌｉｃａｔｉｏｎ[Ｊ].ＡｓｉａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１６ꎬ８(１):２２－２４.[８]㊀ＳｕｎＹＪ.ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｓｏｉｌｉｎＹａｎｇｇｕ[Ｊ].ＧｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓＶａｌｅｎｃｉａꎬ２０１７ꎬ１９:９１９－９３１. [９]㊀林龙飞.论遥感技术在土壤方面的应用[Ｊ].中国资源综合利用ꎬ２０２１ꎬ３９(１):１１７－１２０.[１０]黄仲良ꎬ何敬ꎬ刘刚ꎬ等.面向ＧＥＥ平台的遥感影像分析与应用研究进展[Ｊ].遥感技术与应用ꎬ２０２２ꎬ３７(３):１－８.８６１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀[１１]刘云鹤ꎬ殷长春ꎬ蔡晶ꎬ等.电磁勘探中各向异性研究现状和展望[Ｊ].地球物理学报ꎬ２０１８ꎬ６１(８):３４６８－３４８７. [１２]郭广猛ꎬ赵冰茹.使用ＭＯＤＩＳ数据监测土壤湿度[Ｊ].土壤ꎬ２００４ꎬ３６(２):２１９－２２１.[１３]ＺｈｕＱꎬＷａｎｇＹＳꎬＬｕｏＹＬ.Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｍｕｌｔｉ￣ｌａｙｅｒｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓａｎｄｅｎｓｅｍｂｌｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｃｏｕｐｌｅｄｗｉｔｈｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｄａｔａｓｅｔｓｏｖｅｒａｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｄｏｍｉｎａｎｔｂａｓｉｎｉｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓꎬ２０２１ꎬ３５(４):ｅ１４１５４.[１４]ＬｉｕＷＤꎬＢａｒｅｔＦꎬＧｕＸＦꎬｅｔａｌ.Ｒｅｌａｔｉｎｇｓｏｉｌｓｕｒｆａｃｅｍｏｉｓ￣ｔｕｒｅｔｏｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ[Ｊ].ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓ.Ｅｎｖｉｒｏｎ.ꎬ２００２ꎬ８１(２/３):２３８－２４６.[１５]韩文霆ꎬ张立元ꎬ牛亚晓ꎬ等.无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展[Ｊ].农业机械学报ꎬ２０２０ꎬ５１(２):１－１４. [１６]李飞ꎬ李冰ꎬ闫慧ꎬ等.草地遥感研究进展与展望[Ｊ].中国草地学报ꎬ２０２２ꎬ４４(１２):８７－９９.[１７]宋文龙ꎬ李萌ꎬ路京选ꎬ等.基于ＧＦ－１卫星数据监测灌区灌溉面积方法研究 以东雷二期抽黄灌区为例[Ｊ].水利学报ꎬ２０１９ꎬ５０(７):８５４－８６３.[１８]ＲｏｍａｎａｋＫＤꎬＢｏｍｓｅＤＳ.Ｆｉｅｌｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｓｅｎｓｏｒｔｅｃｈｎｏｌ￣ｏｇｙｆｏｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｕｓｉｎｇａｐｒｏｃｅｓｓ￣ｂａｓｅｄｓｏｉｌｇａｓｍｅｔｈｏｄａｔｇｅｏｌｏｇｉｃＣＯ２ｓｔｏｒａｇｅｓｉｔｅｓ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅｅｎｈｏｕｓｅＧａｓＣｏｎｔｒｏｌꎬ２０２０ꎬ９６:１０３００３.[１９]ＪｉａｏＸＦꎬＫｏｖａｃｓＪＭꎬＳｈａｎｇＪＬꎬｅｔａｌ.Ｏｂｊｅｃｔ￣ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｒｏｐｍａｐｐｉｎｇａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃＲＡ￣ＤＡＲＳＡＴ￣２ｄａｔａ[Ｊ].ＩＳＰＲＳＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２０１４ꎬ９６:３８－４６.[２０]岳云开ꎬ陈建福ꎬ赵亮ꎬ等.基于无人机多光谱遥感的苎麻叶绿素含量反演[Ｊ].山东农业科学ꎬ２０２３ꎬ５５(７):１５２－１５８.[２１]杨娜ꎬ汤燕杰ꎬ张宁馨ꎬ等.基于ＳＭＯＳ㊁ＳＭＡＰ数据的青藏高原季风及植被生长季土壤水分长消特征研究[Ｊ].遥感技术与应用ꎬ２０２２ꎬ３７(６):１３７３－１３８４.[２２]ＢａｌａＳＫꎬＩｓｌａｍＡＳ.ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｐｏｔａｔｏｙｉｅｌｄａｎｄＭＯ￣ＤＩＳ￣ｄｅｒｉｖｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｉｃｅｓ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅ￣ｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２００９ꎬ３０(９/１０):２４９１－２５０７.[２３]何亚娟ꎬ汪庆发ꎬ裴志远ꎬ等.冬小麦产量分阶段预测模型[Ｊ].农业机械学报ꎬ２０１２ꎬ４３(１):８９－９３ꎬ１３３.[２４]ＳｏｎＮＴꎬＣｈｅｎＣＦꎬＣｈｅｎＣＲꎬｅｔａｌ.ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｒｉｃｅｃｒｏｐｙｉｅｌｄｕｓｉｎｇＭＯＤＩＳＥＶＩ￣ＬＡＩｄａｔａｉｎｔｈｅＭｅｋｏｎｇＤｅｌｔａꎬＶｉｅｔ￣ｎａｍ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２０１３ꎬ３４(２０):７２７５－７２９２.[２５]韩文霆ꎬ崔家伟ꎬ崔欣ꎬ等.基于特征优选与机器学习的农田土壤含盐量估算研究[Ｊ].农业机械学报ꎬ２０２３ꎬ５４(３):３２８－３３７.[２６]姚艳敏ꎬ魏娜ꎬ唐鹏钦ꎬ等.黑土土壤水分高光谱特征及反演模型[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０１１ꎬ２７(８):９５－１００. [２７]杨丽娟ꎬ王春梅ꎬ张春妹ꎬ等.基于遥感影像研究极端暴雨条件下新成切沟发生发展规律[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０２２ꎬ３８(６):９６－１０４.[２８]张晓远ꎬ刘朱婷ꎬ连少宏ꎬ等.基于ＲＣＳＬＥ的粤西均墟河小流域水土流失动态变化[Ｊ].中国水土保持科学:中英文ꎬ２０２２ꎬ２０(４):４２－４９.[２９]黄应丰ꎬ刘腾辉.华南主要土壤类型的光谱特性与土壤分类[Ｊ].土壤学报ꎬ１９９５ꎬ３２(１):５８－６８.[３０]张保华ꎬ何毓蓉.中国土壤系统分类及其应用研究进展[Ｊ].山东农业科学ꎬ２００５(４):７６－７８.[３１]李娜ꎬ吴凯萍.基于ＰＯＩ数据的城市功能区识别与分布特征研究[Ｊ].遥感技术与应用ꎬ２０２２ꎬ３７(６):１４８２－１４９１. [３２]ＳｅｎａｎａｙａｋｅＳꎬＰｒａｄｈａｎＢꎬＨｕｅｔｅＡꎬｅｔａｌ.Ｓｐａｔｉａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎｈａｚａｒｄｓａｎｄｃｒｏｐｄｉｖｅｒｓｉｔｙｃｈａｎｇｅｗｉｔｈｒａｉｎｆａｌｌｖａｒｉ￣ａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＣｅｎｔｒａｌＨｉｇｈｌａｎｄｓｏｆＳｒｉＬａｎｋａ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆＴｈｅｔｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０２２ꎬ８０６(Ｐｔ２):１５０４０５.[３３]赵建辉ꎬ张晨阳ꎬ闵林ꎬ等.基于特征选择和ＧＡ－ＢＰ神经网络的多源遥感农田土壤水分反演[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０２１ꎬ３７(１１):１１２－１２０.[３４]冯泉霖ꎬ李洪涛ꎬ徐夕博ꎬ等.基于聚类深度网络模型的莱州湾近岸平原表层土壤有机质含量遥感估算[Ｊ].安全与环境学报ꎬ２０２２ꎬ２２(４):２２４８－２２５８.[３５]刘雯ꎬ韩玲ꎬ刘明ꎬ等.基于高分五号高光谱波段选择的矿区周边土壤Ｃｄ含量反演[Ｊ].激光与光电子学进展ꎬ２０２３ꎬ６０(１７):１７２８００１.[３６]ＭｅｓｑｕｉｔａＬＳꎬＭｅｓｑｕｉｔａＲＢＲꎬＬｅｉｔｅＡꎬｅｔａｌ.Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｆｌｏｗ￣ｂａｓｅｄｓｙｓｔｅｍｄｉｓｐｌａｙｉｎｇａｎｉｎ￣ｌｉｎｅｍｉｎｉｓｏｉｌｃｏｌｕｍｎｔｏｍｏｎｉｔｏｒｉｒｏｎｓｐｅｃｉｅｓｉｎｓｏｉｌｓｌｅａｃｈａｔｅｓ[Ｊ].ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＳｏｉｌＳｃｉ￣ｅｎｃｅａｎｄＰｌａｎｔＡｎａｌｙｓｉｓꎬ２０２０ꎬ５１(８):１０８９－１１００. 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