天山区域典型灌区生长季土壤盐分含量时空差异分析
文献类型：学位论文
| 作者 | 徐红涛 |
| 答辩日期 | 2020-06-30 |
| 文献子类 | 硕士 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 郑宏伟 |
| 关键词 | 机器学习 支持向量回归 土壤盐渍化 建模变量和模型参数同步优选 时空变化 Machine learning Support vector regression Soil salinization Simultaneous optimization of feature subset and model parameters temporal and spatial changes |
| 学位专业 | 理学硕士 |
| 其他题名 | Spatial and temporal differences of soil salt content in typical irrigation areas of Tianshan region during growing season |
| 英文摘要 | 土壤盐渍化是干旱区土地退化的主要表现形式之一， 遥感结合机器学习算法已成为大尺度土壤盐渍化监测的主要手段之一。对于机器学习算法而言，建模变量和模型参数对于模型精度提高至关重要，以往研究较少关注两者的同步优化。本研究依托机器学习、遥感等技术手段，基于 Landsat 5 TM/8 OLI、 DEM 数据提取 7 类 40 个环境变量，经相关分析，分别带入格网搜索算法（Gride Search,GS）、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）算法分别同步优选支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）的建模变量和模型参数，分别建立三工河流域和玛纳斯灌区的盐渍化监测模型（GS-SVR、GA-SVR、 PSO-SVR），并分别分析不同土地利用类型的盐渍化分布和生长季内土壤盐分含量的动态变化特征；而后选择最优的优化算法，结合历史采样数据，分别建立天山南北子区（渭-库绿洲、玛纳斯河水流域）盐渍化监测模型并反演2008~2019 年的两个子区的土壤盐分含量。结果表明：(1)在三工河流域， 相较于 GS-SVR， GA-SVR 的 R2/RMSE 提高了 44.65%。该区非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为 42.83%、 11.02%、15.88%、 9.22%、 21.05%； 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主，耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大； 不同土地利用类型的均值和土壤盐分含量标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。（2） 在玛纳斯灌区，与 GS-SVR 相比， GA-SVR 和 PSO-SVR 减少了建模变量，适应度值分别提高了 53.87%、 69.96%；生长季内，春秋季积盐，夏季脱盐，土壤盐分含量均值变化趋势：整个研究区、中部和南部为降低-增加；北部为增加-降低-增加；依据生长季土壤盐分含量小提琴图表明土壤盐分含量数值区间变化趋势为：整个研究区，中部和北部 SSC 数值区间变化趋势为扩张-收缩-扩张，南部为扩张-收缩-平稳。（3）提取的植被指数和特征空间对土壤盐分含量的敏感性优于其他环境变量。（4）基于 PSO 和 SVR 建立的渭-库绿洲耕地盐渍化监测模型 PSO-SVR（R2=0.722， RMSE=14.931 g/kg）并反演了该区 2008-2019 年的土壤盐分含量。在 2008~2011 年期间， 盐分含量高值主要分布在绿洲边缘的耕地中， 盐分含量的均值和标准差均呈减小的趋势；在 2013~2019 年期间， 盐分含量高值分布较少且呈向下游地势低洼处转移的趋势， 盐分含量的均值和标准差波动较大。 在2008~2019 年期间，非盐渍地的面积最大且以 50.002×km2/a 的速度增加，中度和轻度盐渍地的面积增加速率分别为 42.243 km2/a、 29.239 km2/a，重度盐渍地面积的减少速率为 8.347km2/a；盐土面积的减少速率在 2008~2011 年（160.33km2/a）高于 2013~2019 年（7.974km2/a）。（5） 基于 PSO 和 SVR 建立了玛纳斯河流域的耕地盐渍化监测模型 PSOSVR (R2=0.812， RMSE=4.748 g/kg)并反演了 2008-2019 年的土壤盐分含量。在2008~2019 年，整个流域非盐渍地的分布面积最大且以 110.07 km2/a 的速度增长，中度盐渍地、盐土次之且分别以 35.403km2/a、 43.957km2/a 的速度减少，轻度、重度盐渍地面积较小且分别以 5.731km2/a、 24.983km2/a 的速度减少；流域南部的盐渍化最为严重，以中度盐渍地为主且呈 5.687 km2/a 的速度减小，非盐渍地次之，增长速率为 24.62 km2/a，轻度盐渍地、重度盐渍地和盐土三者的面积相当，增加速率分别为 0.822 km2/a、 12.731 km2/a 和 7.023 km2/a；中部次之，以非盐渍地为主，增长速率约为 60.341 km2/a，其次为中度盐渍地，减少速率约为 24.136km2/a，轻度盐渍地、重度盐渍地和盐土的面积相当，其增加、减少、减少速率分别为 0.230 km2/a、 13.842 km2/a、 22.592 km2/a。北部较轻，以非盐渍地为主，增加速率为 25.462 km2/a，中度盐渍地次之，减少速率约为 5.645 km2/a，盐土和重度盐渍地的分积相当，其减少速率分别为 8.835 km2/a 和 4.238 km2/a，轻度盐渍地分布面积较少，减少速率约为 6.745 km2/a。（6）渭-库绿洲盐渍化程度轻于玛纳斯河流域、南部和中部，重于北部。 自然因素和人为因素均会导致土壤盐渍化，温度，人口数量对渭-库绿洲盐渍化的影响更大，而土壤质地和地下水埋深对玛纳斯河流域的盐渍化作用更为明显。本研究的建模变量和模型参数同步优选的方法提高了盐渍化监测的准确度，为干旱区高精度土壤盐渍化定量反演提供了技术支持。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.xjlas.org/handle/365004/15455]  |
| 专题 | 中国科学院新疆生态与地理研究所 新疆生态与地理研究所_研究系统 |
| 作者单位 | 中国科学院新疆生态与地理研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 徐红涛. 天山区域典型灌区生长季土壤盐分含量时空差异分析[D]. 北京. 中国科学院大学. 2020. |
入库方式： OAI收割
来源：新疆生态与地理研究所
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