流域生态环境
尉毓姣, 陈奕云, 孙正, 王佳雪, 余珮珩, 白世晗, 顾世祥, 刘宇
针对高原湖泊流域耕地破碎化背景下土壤氮素空间分异难以精细刻画、成因难以精准量化的问题,研究构建了多源地学数据驱动的土壤全氮高分辨率制图与驱动关系解析框架。该框架结合集成学习树模型实现土壤全氮含量的空间精细预测,并基于广义可加模型系统量化土壤全氮对关键驱动因子的非线性响应与阈值效应。以云南杞麓湖流域灌区为研究区,该区域农业耕作频次高、强度大,加剧了土壤环境的异质性。基于216个表层土壤样本的研究结果表明:①XGBoost模型在土壤全氮制图中表现更优(RMSE=0.85 g/kg,R2=0.53,CCC=0.72),相较于RF模型,RMSE降低7.6%,R2与CCC分别提升20.45%与30.91%,表明其在异质性高原灌区具有更强的预测能力;②基于局部空间自相关识别出土壤全氮具有显著的空间聚集与异质特征,且在原始样点和空间连续制图2个层面的聚集模式分布较为一致,从空间格局角度验证了制图结果的合理性;③土壤全氮受土壤含水量、高程、植被指数和亮度等因子的非线性调控,并存在明显阈值(如土壤含水量48.51%,高程1 808 m);同时,土壤全氮与距道路的距离、蔓延度指数呈线性关系,反映人类活动对土壤全氮的影响更为直接和连续。