Исследование пространственных и временных изменений засоления почвы с помощью Google Earth Engine: тематическое исследование в Werigan

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 2754 (2023) Цитировать эту статью

967 Доступов

1 Цитаты

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Крупномасштабные исследования засоления почв требуют больших затрат времени и труда, а также сложнее исследовать историческое засоление, в то время как в засушливых и полузасушливых регионах исследование пространственных и временных характеристик засоления может дать научную основу. для научного предотвращения засоления. С этой целью в этом исследовании используются данные из нескольких источников в сочетании с ансамблевым обучением и Google Earth Engine для создания модели мониторинга для наблюдения за эволюцией засоления в оазисе реки Вериган-Кука с 1996 по 2021 год, а также для проанализировать движущие факторы. В этом эксперименте три модели ансамблевого обучения: «Случайный лес» (RF), «Экстремальное повышение градиента» (XGBoost) и «Машина повышения градиента света» (LightGBM) были созданы с использованием данных, собранных в полевых условиях за разные годы, и некоторых переменных окружающей среды. После проверки точности При проверке модели XGBoost имел самую высокую точность прогноза солености в этом районе исследования: RMSE 17,62 дС м-1, R2 0,73 и RPIQ 2,45 в тестовом наборе. В этом эксперименте, после корреляционного анализа электропроводности (EC) почвы Спирмена с переменными окружающей среды, мы обнаружили, что ближний инфракрасный диапазон в исходном диапазоне, DEM в топографическом факторе, индекс растительности, основанный на дистанционном зондировании, и соленость индекс EC почвы имел сильную корреляцию. Пространственное распределение засоления в целом характеризуется хорошим на западе и севере и сильным на востоке и юге. Незасоление, слабое засоление и умеренное засоление в течение 25 лет постепенно распространялось к югу и востоку от внутренних районов западного оазиса. Сильное и очень сильное засоление в течение 25 лет постепенно сместилось от северной окраины оазиса к восточным и юго-восточным пустынным районам. Засоленные почвы с самым высоким классом засоления в 1996 г. были распространены на большей части пустынных территорий в восточной части исследуемой территории оазиса Вериган-Кука, а также на более мелких участках на западе, сокращаясь в размерах и характеризуясь прерывистым распространением. 2021 г. По изменению площади незасоленная площадь увеличилась с 198,25 в 1996 г. до 1682,47 км2 в 2021 г. Площадь засоленных почв с наибольшим уровнем засоления сократилась с 5708,77 в 1996 г. до 2246,87 км2 в 2021 г. В целом общее засоление оазиса Вериган-Кука улучшилось.

Засоление почв стало одной из угроз мировым сельскохозяйственным системам1, и ожидается, что с изменением климата влияние засоления будет шире и степень вреда увеличится, кроме того, механизм формирования засоления усложняется2. Для регулирования засоления и предотвращения деградации почв крайне важно понимать особенности пространственного и временного распределения засоления и закономерности его эволюции3.

Традиционный лабораторный анализ для мониторинга засоления почвы требует много времени и труда, а поскольку засоленность сильно меняется в пространстве и времени, сложно точно охарактеризовать географическое распределение засоления и закономерности его эволюции4. Цифровое картографирование произвело фурор в области почвоведения благодаря развитию компьютерного оборудования и программного обеспечения, а также созданию географических информационных систем, систем глобального позиционирования, дистанционных или бесконтактных датчиков и цифровых моделей рельефа, которые создали огромные объемы данных5. Важность использования методов дистанционного зондирования для обнаружения солености возросла с появлением спутников дистанционного зондирования. Микроволновое и многовременное оптическое дистанционное зондирование являются эффективными методами определения параметров поверхностной солености6.

Различные индексы солености были построены для моделирования и прогнозирования с использованием богатой информации о волновых диапазонах оптических спутников7,8. Как и в случае с Ханом и др.9, которые использовали индексы солености (SI) для классификации и анализа склонной к засолению местности, индексы солености, основанные на дистанционном зондировании, могут мгновенно реагировать на состояние солености поверхности в местах, где она бесплодна или редко растительный. Из-за влияния других элементов, включая влажность почвы, растительный покров и время сбора данных, чрезвычайно сложно получить спектральную информацию о чистом солевом растворе в естественных ситуациях. Поскольку солеустойчивые растения процветают в засушливом и полузасушливом климате, индекс вегетации используется в качестве косвенного показателя солености10. Многие исследования по прогнозированию солености, такие как Рамос и др.7, использовали Индекс солености реакции растительности (CRSI), Индекс расширенной растительности (EVI) и Индекс нормализованной разницы растительности (NDVI) для оценки солености в полевых условиях; Другими индексами, широко используемыми для мониторинга засоления, являются индекс почвенной корректировки растительности (SAVI), индекс соотношения растительности (RVI), индекс дивергенции растительности (DVI) и индекс зеленой растительности (GVI)11,12.