欒海軍，江澤霖，余德清

(1. 廈門理工學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,福建 廈門 361024;2. 洞庭湖區(qū)生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長(zhǎng)沙 410008;3. 數(shù)字福建自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)研究所,福建 廈門 361024)

0 引言

作為農(nóng)業(yè)大國(guó)，提升土壤肥力(土壤有機(jī)質(zhì)(Soil Organic Matter，SOM)含量)研究領(lǐng)域調(diào)查監(jiān)測(cè)水平，對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有長(zhǎng)遠(yuǎn)意義，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐具有重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。隨著新理論、技術(shù)和方法的融入，SOM含量空間分布估測(cè)也從傳統(tǒng)的地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[1-4]向土壤-景觀理論建模[5-8]、遙感反演[9-11]的方向快速發(fā)展[12]。作為土壤有機(jī)質(zhì)估算的代表性方法之一，基于土壤-景觀理論的SOM估測(cè)方法自創(chuàng)立以來(lái)得到快速發(fā)展。遙感技術(shù)的融入可大幅提升土壤肥力(SOM含量)的監(jiān)測(cè)水平、質(zhì)量與效率，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全具有重要意義。遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，使基于土壤-景觀理論的SOM空間分布估測(cè)精度得到很大提高。但是，相關(guān)研究同時(shí)存在一些問題，遙感影像的時(shí)空特性使得遙感數(shù)據(jù)的融入在帶來(lái)利好的同時(shí)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)；現(xiàn)有的SOM建模技術(shù)與方法仍然存在不足，需要研發(fā)新模型與新方法；人類活動(dòng)對(duì)SOM空間分布動(dòng)態(tài)變化的影響機(jī)制研究仍然不足。上述問題推動(dòng)基于土壤-景觀理論的SOM空間分布估測(cè)研究持續(xù)發(fā)展。本文將對(duì)基于土壤-景觀理論的SOM估測(cè)研究現(xiàn)狀進(jìn)行全面分析，對(duì)該方法存在的問題與研究趨勢(shì)進(jìn)行探討，以期為其進(jìn)一步發(fā)展提供借鑒與參考。

1 基于土壤-景觀理論的土壤有機(jī)質(zhì)估測(cè)模型

在基于土壤-景觀理論的SOM空間分布估測(cè)建模研究中，經(jīng)歷了景觀因子類型由少而片面到愈加多而全面、建模方法與技術(shù)由較為單一到愈發(fā)多樣化的演進(jìn)過程。尤其是隨著快速、宏觀、可重復(fù)觀測(cè)遙感技術(shù)的引入，為該方法帶來(lái)了新的生命力。目前，土壤-景觀理論建模研究取得了較大進(jìn)步，在景觀因子類型上包含了土壤屬性、氣象、地形、植被(由遙感技術(shù)提供)、人為活動(dòng)因子等遙感和非遙感因子[12]，在建模方法上出現(xiàn)了地理加權(quán)回歸(GWR)[13]、隨機(jī)森林(RF)[14-16]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[17]、貝葉斯最大熵[18,19]、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[19]、貝葉斯最大熵和貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合模型[19]等多樣化的模型與算法，SOM含量空間分布估測(cè)精度得到很大提高。

以常用的SOM含量估測(cè)GWR模型為例， 參考文獻(xiàn)[13]，設(shè)Y為土壤有機(jī)質(zhì)含量，X1，X2，…，Xp為各類景觀因子，(Yi,Xi1,Xi2,…,Xip)為土壤有機(jī)質(zhì)含量與各類景觀因子在地理位置(ui,vi)處的觀測(cè)值，i= 1,2,…,n，則GWR模型為：

(1)

式中，βj(u,v)(j= 0,1,…,p)為空間地理位置(u,v)的未知函數(shù)；εi(i= 1,2,…,n)為獨(dú)立同分布的誤差項(xiàng)且E(εi)=0，var(εi)=σ2。

2 存在的問題

盡管基于遙感和非遙感數(shù)據(jù)的SOM空間分布估測(cè)取得了重要進(jìn)展，但是仍存在一些問題。下面從景觀因子時(shí)空尺度效應(yīng)、土壤有機(jī)質(zhì)估測(cè)模型效力、人類活動(dòng)對(duì)SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)變化的影響機(jī)制研究3個(gè)方面進(jìn)行闡述。

首先，遙感數(shù)據(jù)的融入在帶來(lái)利好的同時(shí)也帶來(lái)了挑戰(zhàn)，體現(xiàn)在：① 傳統(tǒng)研究對(duì)于土壤-景觀理論建模中諸因子的尺度差異性問題關(guān)注與解決不夠，存在理論上的不嚴(yán)密，尤其是當(dāng)多尺度遙感數(shù)據(jù)融入以后，該問題將愈發(fā)突出；② 傳統(tǒng)研究對(duì)SOM的多尺度特性研究不夠充分；③ 傳統(tǒng)研究對(duì)SOM的時(shí)間演變特性研究不夠充分，遙感數(shù)據(jù)融入后，基于遙感的多時(shí)相、可重復(fù)觀測(cè)特性，部分典型地物信息(如植被)及反映人為活動(dòng)的因子(如建筑物、農(nóng)田地膜等)得以穩(wěn)定、準(zhǔn)確獲取，為SOM的動(dòng)態(tài)估測(cè)及演變機(jī)制研究提供了新的手段。

其次，前文所述的建模技術(shù)與方法各有特點(diǎn)，優(yōu)劣不同。除去這些傳統(tǒng)建模方法，有必要引入新的土壤-景觀關(guān)聯(lián)模型建立方法。

最后，人類活動(dòng)對(duì)SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)變化的外在影響表現(xiàn)與內(nèi)在機(jī)制研究仍然不足。傳統(tǒng)土壤-景觀理論研究中，通?？紤]非人為景觀因子，在人類活動(dòng)對(duì)SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)變化的影響方面研究較少。事實(shí)上，人類活動(dòng)可通過直接方式(補(bǔ)施有機(jī)肥)或間接方式(改變地表植被等地表覆蓋/覆被)對(duì)SOM含量產(chǎn)生影響，但其具體影響機(jī)制尚未可知。需要進(jìn)行人類活動(dòng)對(duì)SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)變化的外在影響表現(xiàn)及內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行研究。

3 研究趨勢(shì)

針對(duì)上述問題，本文認(rèn)為基于土壤-景觀理論的土壤有機(jī)質(zhì)估測(cè)將存在如下研究趨勢(shì)。

3.1 從景觀因子空間尺度、時(shí)間效應(yīng)角度考慮

首先，建模過程中SOM含量采樣數(shù)據(jù)、其他類型景觀因子需要與遙感景觀因子進(jìn)行尺度“一致化”，以獲取更為準(zhǔn)確的模型輸入?yún)?shù)，這種尺度“一致化”包含了氣象數(shù)據(jù)等的簡(jiǎn)單空間尺度的變化(空間化)[20-21]、土壤采樣數(shù)據(jù)及土壤含水量等定量遙感空間升尺度和空間降尺度[21-25]等方面的內(nèi)容；提供尺度“一致化”的土壤-景觀因子是后續(xù)SOM時(shí)空分布建模及其分布特性與規(guī)律探索的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，具有基礎(chǔ)性地位。該環(huán)節(jié)的重難點(diǎn)為土壤-景觀理論中各參數(shù)的尺度轉(zhuǎn)換理論與技術(shù)。

3.1.1 高精度“像元”尺度土壤有機(jī)質(zhì)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取

嚴(yán)格意義上，SOM含量采樣數(shù)據(jù)和景觀因子尺度并不一致，直接對(duì)其進(jìn)行關(guān)聯(lián)建模不準(zhǔn)確，需要進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)的空間升尺度，即將采樣數(shù)據(jù)從“點(diǎn)”尺度上推至景觀因子的“像元”尺度。升尺度方案如下：

① 參考地理學(xué)第一定律，考慮到SOM含量具有高度空間相關(guān)性，使用“空間平均配置法”進(jìn)行“像元”尺度范圍內(nèi)對(duì)應(yīng)樣點(diǎn)位置的布設(shè)。樣點(diǎn)具體布設(shè)方法需依據(jù)景觀因子的“像元”尺度與實(shí)際采樣“點(diǎn)”尺度比例而確定，為保障升尺度精度，通常要求在對(duì)應(yīng)于景觀因子的尺度內(nèi)(以遙感影像為基準(zhǔn)，即一個(gè)像元的范圍)，樣點(diǎn)設(shè)置數(shù)量 × “點(diǎn)”尺度尺寸 ≥ 1/4 × “像元”尺度。

② 考慮到SOM含量屬于標(biāo)量，符合定量遙感升尺度的“面積加和取平均”的規(guī)律[26-27]，對(duì)上述“像元”范圍內(nèi)布設(shè)的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)取平均即可計(jì)算得到“像元”尺度的平均SOM含量，并可近似為“真值”。

3.1.2土壤水分空間降尺度轉(zhuǎn)換

土壤含水量是重要的地表參數(shù)，可通過影響土壤內(nèi)生物化學(xué)作用對(duì)SOM形成與轉(zhuǎn)化產(chǎn)生重要影響(這一影響效應(yīng)在長(zhǎng)時(shí)間尺度上更為顯著)，同時(shí)對(duì)土壤持效態(tài)成分有機(jī)質(zhì)的效能釋放發(fā)揮重要作用，因此穩(wěn)定且連續(xù)一致的長(zhǎng)時(shí)間序列土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)于SOM空間分布估測(cè)研究具有重要的理論價(jià)值與實(shí)際意義。微波遙感具有獨(dú)特的土壤水分觀測(cè)能力，能全天時(shí)全天候地提供較高精度的大尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品。目前，國(guó)內(nèi)外研發(fā)出多種土壤水分產(chǎn)品，作為代表性的土壤水分微波遙感手段，AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer)和AMSR2系列傳感器能提供長(zhǎng)時(shí)序的多頻段(C，X，K波段)輻射計(jì)觀測(cè)，而近來(lái)發(fā)射的SMAP(Soil Moisture Active Passive)衛(wèi)星搭載的L波段輻射計(jì)能提供目前最高精度的土壤水分觀測(cè)[28]。結(jié)合上述2種衛(wèi)星數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可以得到與SMAP土壤水分產(chǎn)品有近似精度的2002—2019年的長(zhǎng)時(shí)序土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集(NNsm)[28]。同時(shí)，清華大學(xué)和中科院青藏所聯(lián)合發(fā)布了2002—2011年中國(guó)大陸0.25°空間分辨率土壤含水量逐日格網(wǎng)數(shù)據(jù)[29]。上述土壤水分產(chǎn)品推動(dòng)了區(qū)域乃至全球高質(zhì)量土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集的供給。但是，目前的土壤水分產(chǎn)品通常存在相似的問題，其空間分辨率通常低于1 km，與其他常用遙感地表參數(shù)(如Vegetation Indexes，LUCC)空間分辨率差異大，聯(lián)合應(yīng)用時(shí)存在空間尺度“障礙”，不利于地表生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的精細(xì)化研究。同樣，對(duì)于精細(xì)農(nóng)業(yè)，獲取更高空間分辨率、動(dòng)態(tài)的土壤含水量數(shù)據(jù)亦十分必要。此時(shí)，需要對(duì)其進(jìn)行空間降尺度研究(Spatial Downscaling)。鑒于長(zhǎng)時(shí)序土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集(NNsm)[28]的優(yōu)異質(zhì)量，以該產(chǎn)品為例，可對(duì)其進(jìn)行空間降尺度轉(zhuǎn)換及應(yīng)用研究。具體包含以下2點(diǎn)：

① 基于分形迭代函數(shù)系統(tǒng)的NNsm土壤水分產(chǎn)品空間降尺度轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建與改進(jìn)作為數(shù)學(xué)分支的分形幾何學(xué)，因?yàn)榫哂型暾?、?yán)謹(jǐn)?shù)睦碚擉w系，可針對(duì)自然現(xiàn)象的多尺度特性的表現(xiàn)、本質(zhì)及產(chǎn)生原因進(jìn)行系統(tǒng)研究?？蛇x擇合適的研究區(qū)，基于分形迭代函數(shù)系統(tǒng)(Iterated Function System，IFS)進(jìn)行NNsm土壤水分產(chǎn)品空間降尺度轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建與改進(jìn)，并對(duì)降尺度產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證。

② 基于分形方法的NNsm土壤水分產(chǎn)品時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換耦合模型構(gòu)建基于分形方法，建立遙感地表參數(shù)時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換耦合模型是有挑戰(zhàn)性的問題，基于多重分形方法建立統(tǒng)一、精簡(jiǎn)的NNsm土壤水分產(chǎn)品時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換耦合模型固然理想，但是采用一種形式簡(jiǎn)單、但體量稍微復(fù)雜的模型——單時(shí)相分形IFS函數(shù)的“聯(lián)合方程組”，也是一種有效的方法。該“聯(lián)合方程組”包含如下關(guān)鍵步驟：確定時(shí)相“節(jié)點(diǎn)”,各時(shí)相“節(jié)點(diǎn)”NNsm土壤水分產(chǎn)品降尺度轉(zhuǎn)換模型建立，NNsm土壤水分產(chǎn)品時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換耦合模型建立。

多尺度遙感數(shù)據(jù)的融入為探索估測(cè)SOM空間分布的多尺度特性提供了更大的可能。由于遙感具有空間多尺度特性，遙感景觀因子亦將具有“多尺度”特性，同時(shí)結(jié)合上述土壤-景觀因子尺度“一致化”技術(shù)，進(jìn)行SOM含量空間分布的多尺度特性研究十分必要且具有可行性。

由于遙感具有多時(shí)相特性，遙感景觀因子亦將具有“多時(shí)相”特性，進(jìn)而進(jìn)行SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)十分必要，而且遙感景觀因子(植被屬性、建筑物、農(nóng)田地膜等)可直接或間接反映人為活動(dòng)的影響，進(jìn)而為探索人為活動(dòng)對(duì)于SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)變化的影響機(jī)制提供重要條件。

3.2 從SOM含量空間分布建模的角度考慮

參考時(shí)空加權(quán)(自)回歸模型[30-33]在進(jìn)行地理、社會(huì)現(xiàn)象時(shí)空分布特性定量刻畫方面的優(yōu)勢(shì)，可嘗試將該方法應(yīng)用于SOM空間分布動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)建模中。同時(shí)，分層貝葉斯模型[34-35]在進(jìn)行地理現(xiàn)象空間分布描述時(shí)可充分顧及其局部空間特異性，也可嘗試引入該方法進(jìn)行SOM空間分布估測(cè)建模?；跁r(shí)空加權(quán)(自)回歸模型、分層貝葉斯模型的SOM空間分布估測(cè)算法描述如下。

3.2.1 基于時(shí)空加權(quán)(自)回歸方法的土壤有機(jī)質(zhì)含量空間分布估測(cè)

傳統(tǒng)時(shí)空加權(quán)回歸模型GTWR如下[30]：

(2)

式中，Yi為樣本點(diǎn)i的被解釋變量值(i= 1,2,…,n)，n為樣本點(diǎn)的數(shù)目；m為解釋變量的數(shù)目；ti為第i個(gè)樣本點(diǎn)的時(shí)間坐標(biāo)；α0(ui,vi,ti)表示樣本點(diǎn)i的時(shí)空截距項(xiàng)；Xij表示樣本點(diǎn)i的第j個(gè)解釋變量值；αj(ui,vi,ti)表示樣本點(diǎn)i處第j個(gè)變量的回歸系數(shù)，是時(shí)空坐標(biāo)的函數(shù)；εi表示殘差。αj(ui,vi,ti)中蘊(yùn)含時(shí)空權(quán)重函數(shù)，該函數(shù)可表示為Wi(ui,vi,ti)=Wi(ui,vi)?Wi(ti)，其中Wi(ui,vi)是空間權(quán)重，Wi(ti)為時(shí)間權(quán)重。計(jì)算時(shí)空距離時(shí)，可乘以參數(shù)λ作為時(shí)空權(quán)重的平衡因子。

為了兼顧空間和時(shí)間的相關(guān)性，建立時(shí)空權(quán)重矩陣，對(duì)傳統(tǒng)GTWR改進(jìn)，得到改進(jìn)的時(shí)空加權(quán)回歸模型IGTWR[32]：

(3)

式中，各參數(shù)含義參考式(2)及文獻(xiàn)[32]。

對(duì)傳統(tǒng)GTWR進(jìn)行改進(jìn)，可得到時(shí)空加權(quán)自回歸模型GTWAR[31]：

(4)

式中，各參數(shù)含義可參考式(2)、式(3)及文獻(xiàn)[31]。

3.2.2 基于分層貝葉斯方法的SOM含量空間分布估測(cè)

建立如下貝葉斯分層回歸模型[35]：

yi=aj[i]+β1j[i]x1i+β2j[i]x2i+···+βpj[i]xpi+εi，

(5)

式中，y代表土壤有機(jī)碳；j代表分組號(hào)；a為截距；β1，β2，···，βp為各預(yù)測(cè)變量的系數(shù)；x1，x2，…，xp則為選擇的各景觀因子；ε為誤差項(xiàng)。其中：

(6)

(7)

(8)

?

(9)

ε～N(0,1)，

(10)

此外，式(6)～式(9)中的aj，β1j，β2j，…，βpj也服從聯(lián)合正態(tài)分布，即：

(11)

3.3 人為活動(dòng)影響下的SOM空間分布的動(dòng)態(tài)制圖

人為活動(dòng)(如農(nóng)田荒蕪、退耕還林、農(nóng)田種植結(jié)構(gòu)改變等)可以通過影響景觀因子(如植被)對(duì)SOM含量產(chǎn)生影響。這種影響可以通過2種方法量化：

① 將人為活動(dòng)量化為一種參數(shù)，將其固化至土壤-景觀關(guān)聯(lián)模型中。這一方法更為科學(xué)，對(duì)于SOM含量的估算亦更為精確。但是考慮到人為活動(dòng)復(fù)雜多樣，在一定程度上不易定量描述，暫時(shí)未進(jìn)行此方面的深入研究，而是進(jìn)行了下面第2種方法的探索。

② 將人為活動(dòng)量化為某些景觀因子(如植被)，通過不同時(shí)相此景觀因子的變化間接反映人類活動(dòng)的影響?；谶@種處理，移植單一時(shí)相下土壤-景觀關(guān)聯(lián)模型的建立方法，可方便地進(jìn)行多時(shí)相下每個(gè)時(shí)相土壤-景觀關(guān)聯(lián)模型的建立，進(jìn)而獲得研究區(qū)多時(shí)相SOM空間分布動(dòng)態(tài)變化結(jié)果。其中一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)的處理如下：

首先，為對(duì)此問題進(jìn)行研究，需充分利用SOM采樣歷史數(shù)據(jù)，以獲取歷史時(shí)相“像元”尺度的采樣點(diǎn)SOM含量。若沒有充足的歷史數(shù)據(jù)，可考慮通過歷史時(shí)相高光譜影像反演所得SOM含量影像，進(jìn)而從中提取“像元”尺度采樣點(diǎn)SOM數(shù)據(jù)。

基于SOM-高光譜的遙感反演模型可以獲取長(zhǎng)時(shí)間序列的歷史-現(xiàn)勢(shì)SOM空間分布柵格數(shù)據(jù)，優(yōu)勢(shì)顯著，可彌補(bǔ)上述動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究時(shí)SOM采樣歷史數(shù)據(jù)的不足。但該方法通常無(wú)法充分揭示各類景觀因子的差異性影響，即無(wú)法精細(xì)表達(dá)不同景觀因子、人為活動(dòng)對(duì)SOM動(dòng)態(tài)變化產(chǎn)生的好與壞、強(qiáng)與弱的影響，不利于提供精細(xì)的決策支持。土壤-景觀理論的SOM空間分布在這一問題上有重要優(yōu)勢(shì)。2種方法結(jié)合研究，可以互補(bǔ)缺失，獲取最大的效用?；谕寥?景觀理論的SOM長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)有望能實(shí)現(xiàn)自然因素-人為活動(dòng)多因子綜合作用下的SOM時(shí)空分布變異機(jī)制精確描述，為生產(chǎn)生活實(shí)踐中針對(duì)土壤或土地問題提高認(rèn)知、合理決策提供新的依據(jù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)于融合遙感與非遙感數(shù)據(jù)的SOM土壤-景觀理論建模研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，對(duì)該方法可用于高精度土壤有機(jī)質(zhì)空間分布估算的有效性予以肯定；同時(shí)，認(rèn)為遙感數(shù)據(jù)的融入為估算帶來(lái)了利好，在空間范圍拓展、像元級(jí)估算、多時(shí)相動(dòng)態(tài)分析方面的優(yōu)勢(shì)尤其顯著。對(duì)于相關(guān)研究存在的問題與研究趨勢(shì)進(jìn)行探討，在進(jìn)一步的研究中，需充分顧及土壤-景觀理論模型中各因子的“尺度問題”，基于各因子數(shù)據(jù)“空間尺度一致化”技術(shù)，可選擇分層貝葉斯、時(shí)空加權(quán)(自)回歸等新穎模型，以實(shí)施研究區(qū)單時(shí)相不同尺度SOM含量空間分布制圖以及多時(shí)相同一尺度(中等)SOM含量動(dòng)態(tài)變化制圖；同時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步關(guān)注人類活動(dòng)對(duì)SOM含量空間分布動(dòng)態(tài)變化的影響機(jī)制研究，最終實(shí)現(xiàn)SOM空間分布精確估測(cè)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并在一定程度上揭示了其分布規(guī)律及與景觀因子關(guān)聯(lián)機(jī)制。