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新疆生地所在土壤粒径分布特性研究方法上取得新进展

时间:2011-03-30

土壤粒径分布(Soil particle size distribution, PSD)作为土壤重要物理属性,与土壤其它诸多物理、化学、生物特性密切相关。目前对其研究方法除了普遍使用的粘粒、粉粒、沙粒等3级或更多粒级划分研究外,研究方法则多体现为分形理论的对其应用。中国科学院新疆生态与地理研究所桂东伟博士及其所在研究团队,基于土壤PSD数据特点、与取样点构成的二维表属性特征,将广泛应用于植物群落格局研究的数量生态学算法----排序方法,通过算法原理分析、改进,首先从理论上表明其可成功运用于土壤PSD差异性比较及其与环境因子的相关研究,其次在选取策勒河流域中昆仑山的土壤PSD及对应植被的分析研究中,进一步证实了相关如CA、CCA等排序算法在土壤PSD研究的适用性,指出排序算法能得到土壤PSD更为细致的定量信息进而有效反应出其差异性。

具体研究表明16粒级划分已足够反应出不同土壤样品PSD的差异性。而将排序算法与目前普遍使用的分形理论算法相结合,则能体现出更为全面的PSD信息。这在一定程度上发展了土壤PSD研究的方法论,相关研究发表在国Geoderma上。

此外,该研究团队基于这一研究成果,以策勒绿洲为例,利用绿洲农田表层土壤PSD的取样数据,系统分析了人为管理及自然风蚀因素对土壤PSD影响状况。研究首次表明,绿洲表层土壤尽管受风蚀等自然危害影响严重,但对土壤质地影响起决定因素的仍然是人为因素,主要体现在耕作年限方面,定量回答绿洲农田如垦殖后持续利用超过30年,则其表层土壤PSD会趋于向好起到质的变化。这一研究结果为绿洲土壤变异中人为因素的决定性提供了理论支撑.

 

 CA 排序

 CCA 排序

  策勒绿洲农田土壤PSD的CA、CCA排序图

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