DEM分辨率对土壤有机质制图精度影响
文献综述
1 研究目的及意义
土壤有机质（SOM）是土壤的重要组成成分，对土壤肥力、生态环境和农林业可持续发展等方面都有着极其重要的作用。因此，对土壤有机质含量进行精确估算及制图，掌握区域土壤有机质分布情况具有重要意义。大量研究表明，土壤有机质制图精度受地形因素（如坡度、坡向、曲率、地形湿度指数等）的影响[2,3,6,11]，而数字高程模型（DEM）的分辨率对地形信息影响很大[12,16,18]。因此，开展县域尺度不同DEM分辨率对土壤有机质制图精度影响的研究对区域土壤研究具有指导意义。
2 国内外研究概况
2.1 数字土壤制图及有机质土壤制图研究进展
传统的土壤制图依靠调查者的经验和定性描述，难以准确表达土壤特性。随着信息时代的到来，逐渐发展起来的数字土壤制图更能高效、准确描述土壤特性，更能够满足学者们对土壤属性更深入研究的需求[21]。
土壤具有高度的空间变异性,土壤属性的优劣影响着整个地区的可持续发展，所以，越来越多的国内外科学家开展土壤属性空间预测研究。经历几十年的发展，数字土壤制图的方法主要有地统计法、线性回归模型、回归树模型、人工神经网络模型、模糊c均值聚类、克里格方法、遥感反演法等。许多学者应用单个或多个研究方法进行土壤有关属性的研究。
数字土壤制图按照其研究内容可分为有机质、全氮、全磷、土壤质地等。随着全球气候变化成为地球的热点问题，近年来土壤有机质（碳）的估测与空间预测也成为学者们研究的热点（Kandrika et al.,2016）。Kevin Vaysse等（2017）在法国地中海地区利用目前最新的两种数字土壤制图方法-回归克里格（RK）和分类回归林（QRF）方法-比较土壤剖面的pH值、有机碳和黏粒含量，并对一套具有地形、气候特征的环境协变量进行了比较，研究表明QRF提供了更准确、更易解释的不确定性预测模式，尤其适于土壤观测空间取样太少时[4]。Ren-Min Yang等（2017）利用青藏高原东北部高山地区土壤剖面资料，建立土壤深度函数，利用随机森林算法从环境协变量中提取土壤深度函数参数，对碳化硅储量进行预测制图[5]。赵明松等（2013）在徐淮黄泛冲击平原西北部运用地统计学方法和GIS技术研究土壤表层有机质含量的空间变异特征，并利用方差分析和回归分析定量分析了区域内土壤有机质变异影响因素，结果表明，该研究区土壤有机质具有强烈的自相关性，结构变异占主导作用，土壤机械组成是变异主控因子，其次为土地利用、成土母质、土壤类型[6]。许泉等（2006）采用我国第二次土壤普查数据，研究不同用地方式下农田耕层土壤有机碳密度特征及区域差异，发现农田尤其是水田土壤有机碳密度受人为因素影响大[8]。李婷等（2011）在沱江流域中游结合GPS、地统计学和数理统计学等方法研究该区土壤有机质空间变异特征，并定量考察质地、土地利用方式、海拔高度和坡度对其影响程度。研究表明区域内土壤有机质含量主要受土壤质地、土地利用方式、海拔高度和坡度等因素影响[11]。齐雁冰等（2017）运用RF模型对陕西省春秋两季的土壤有机质进行了预测，结果显示运用遥感影像和RF模型进行土壤有机质预测是可行的，高程是影响土壤有机质预测的最重要因子[13]。以上研究，都是围绕土壤有机质空间变异特征展开的，涉及土壤有机质横向和纵向分布特征，研究结果表明，土壤有机质的影响因素有地形因素、土地利用状况、成土母质、土壤类型以及人为因素等，这些因素都可能会影响到土壤有机质制图精度。除此之外，土壤采样设计也是影响土壤有机质含量分布预测精度的因素之一，而且很多研究往往会忽略这一点。
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