利用主成分扩展地形模型绘制土壤再分配和土壤有机碳

这种方法有助于回答农业领域的关键问题，如地形地形如何影响土壤侵蚀和土壤有机质动力学。这种技术的主要优点是，它适用于观测有限的地点，并且提供了对土壤有机碳储存和土壤再分配过程的具有成本效益的估计。首先，从GeoTREE光探测和测距图项目网站收集数据。

选择要放大到特定区域的边界类型和区域。然后，绘制一个多边形，下载所选研究区域的光检测和测距图。使用地理信息系统映射工具将原始光检测和测距数据转换为 LAS 文件。

接下来，使用反向距离加权插值生成数字高程模型或 DEMS，具有三米空间分辨率。使用三内核低通滤波器两次过滤三米 DEMS，以减少与局部变化相关的噪音。要生成地形指标，请先单击导入/导出部分中的"导入栅格"，将经过筛选的三米 DEMS 导入 SAGA。

接下来，单击 SAGA 的坡度、坡度、曲率模块，使用默认设置生成坡度、与曲率相关的指标以及使用筛选的 DEM 的常规曲率指标。单击 SAGA 的流量累积自上而下模块，并选择确定性无穷大作为使用筛选的 DEM 生成流累积指标的方法。在此之后，单击具有默认设置的 SAGA 地形开放性模块，使用过滤的 z 轴放大图像生成正开放度指标。

数字高程模型中垂直距离的扩大提高了相对平坦的站点的正开放性。单击具有默认设置的 SAGA 的 LS 因子字段模块，使用筛选的 DEM 生成上坡坡度和坡度长度因子指标。接下来，单击具有默认设置的 SAGA 的流路径长度模块，使用筛选的 EDM 生成流路径长度指标。

单击具有默认设置的 SAGA 的下坡距离渐变模块，使用筛选的 DEM 生成下坡索引指标。现在，单击 SAGA 湿润指数模块，并选择绝对集水区作为使用过滤的 <2> 年代生成集水区和地形湿润指数指标的区域类型。单击 SAGA 的流功率指数模块，并选择伪特定集水区作为区域转换，使用筛选的 DEM 生成流功率指数指标。

之后，生成具有多个半径的最大高程图。通过三内核低通滤波器筛选最大高程贴图两次。从过滤后的最大高程图中减去经过筛选的三米 DEM，以获取一系列浮雕贴图。

提取一系列浮雕变量到多个位置。对浮雕变量执行主要部件分析，将浮雕转换为地形浮雕组件。选择将浮雕数据集的 90% 方差解释为地形浮雕指标的主要组件。

使用均值和标准差对七个浮雕图进行标准化。按相应载荷加权的标准化地形浮雕的总和创建浮雕主体组件。在创建浮雕指标时，必须在各种空间尺度上生成浮雕图像，以限制与任意选择半径相关的不确定性，因为对土壤属性的浮雕控制可能受到空间浮雕尺度的影响。

选择一些能够充分代表研究区景观特征的耕地位置和几个可进行密集取样的具有代表性的小型农田。将所有样本位置坐标上载到基于代码的地理定位系统，并实际定位它们。接下来，使用推探从顶部 30 厘米的土壤层收集每个采样位置的三个样本。

使用地理定位系统记录采样位置的地理坐标信息。之后，用两毫米的屏幕对土壤样本进行筛分。干燥后称重土壤样品。

使用采样位置和重量的总样本量计算土壤密度。混合同一位置的三个样本，以获得复合土壤样本。用辊磨机将10克的筛土研磨成非常细的粉末。

现在，在 1350 摄氏度的 CN 元素分析仪上，通过燃烧测量辊磨样品中的土壤总碳含量。在熔炉中烘烤土壤有机物后，通过分析剩余碳来估算碳酸钙含量。现在，将散装的两毫米筛化土壤样品放在Marinelli烧杯中，并密封它们。

将烧杯放入探测器中，并使用光谱分析测量每个样品的浓度，该系统接收来自三个高纯度同轴铀晶体的输入到 8，192 通道分析仪中。记录镉浓度输出。最后，在电子表格外接程序中应用质量平衡模型II，使用钚库存计算土壤再分配率。

在爱荷华州的核桃溪流域，随机选择460个作物田地位置来获取地形信息。介绍了地形指标与土壤有机碳密度、土壤再分配的相关性分析结果。地形湿润指数和大规模地形浮雕与密度和土壤再分配率的相关性最高。

这两个指标的空间模式显示低抑郁区域的高值和倾斜和山脊区域的低值。然而，这两个指标之间的差异发生在沟渠地区，那里的地形湿润指数表现出极高的值，但大规模地形浮雕值与邻近地区没有区别。此处列出了选择构建基于地形模型的五个地形主要组件。

土壤有机碳密度和土壤再分配率的70%和65%以上变化分别通过具有全变量的逐步普通最方形回归模型进行了解释。对于去除共线性共变量的模型，仿真效率略低于具有全变量模型的步进普通最方形回归模型。对于 SPCR 模型，观察到与删除共线性协变量的步进普通最方形回归模型类似的仿真效率。

从SPCR模型生成的土壤再分配和土壤有机碳密度图揭示了模型模拟和现场测量之间的一致模式。这项技术为农业领域的研究人员探索流域和区域尺度的土壤再分配和有机质模式铺平了道路。通过进一步完善光探测和测距数据以及纳入其他地形指标，可以改进该技术。