Utilizzo di componenti Principal per Scaling Up modelli topografici per mappare la ridistribuzione del suolo e del suolo di carbonio organico

Questo metodo può aiutare a rispondere a domande chiave nel campo agricolo, come come la topografia del paesaggio può influenzare l'erosione del suolo e la dinamica della materia organica del suolo. Il vantaggio principale di questa tecnica è che è applicabile a siti con osservazioni limitate e fornisce una stima economica degli stock di carbonio organico del suolo e dei processi di ridistribuzione del suolo. In primo luogo, raccogliere dati dal sito Web GeoTREE Light Detection and Ranging Mapping Project.

Selezionare il tipo di limite e l'area per ingrandire un'area specifica. Quindi, disegna un poligono per scaricare il rilevamento della luce e le tessere che vanno per l'area di studio selezionata. Convertire il rilevamento della luce grezza e i dati che vanno in un file LAS utilizzando lo strumento di mappatura del sistema informativo geografico.

Successivamente, genera modelli di elevazione digitale, o DEMS, con una risoluzione termalee di tre metri usando l'interpolazione ponderata per la distanza inversa. Filtrare il DEMS di tre metri due volte con un filtro passa-basso a tre kernel per ridurre i rumori associati alla variazione locale. Per generare metriche topografiche, fare innanzitutto clic su Importa raster nella sezione Importa/Esporta per importare il DEMS filtrato di tre metri in SAGA.

Fate quindi clic sul modulo Pendenza (Slope), Aspetto (Aspect), Curvatura (Curvature) di SAGA con le impostazioni di default per generare la pendenza, la metrica correlata alla curvatura e la metrica di curvatura generale utilizzando le DEM filtrate. Fate clic sul modulo Top-Down di SAGA per l'accumulo di flusso e selezionate Infinito deterministico (Deterministic Infinity) come metodo per generare la metrica di accumulo del flusso utilizzando le DEM filtrate. In seguito, fate clic sul modulo Apertura topografica SAGA con le impostazioni predefinite per generare la metrica di apertura positiva utilizzando un'immagine amplificata dell'asse Z filtrato.

L'ingrandimento delle distanze verticali nei modelli di elevazione digitale migliora la distinguibilità dell'apertura positiva nei siti con una superficie relativamente piatta. Fare clic sul modulo LS-Factor Field Based di SAGA con le impostazioni predefinite per generare le metriche del fattore di pendenza e lunghezza della pendenza dell'uplope utilizzando le DEM filtrate. Fare quindi clic sul modulo Lunghezza percorso flusso di SAGA con le impostazioni predefinite per generare la metrica della lunghezza del percorso del flusso utilizzando le DEM filtrate.

Fate clic sul modulo Sfumatura distanza discesa (Downslope Distance Gradient) di SAGA con le impostazioni predefinite per generare la metrica indice di discesa utilizzando le DEM filtrate. Fare ora clic sul modulo Saga Wetness Index e selezionare il bacino di urti assoluto come tipo di area per generare il bacino di urti e le metriche dell'indice di umidità topografica utilizzando le DEM filtrate. Fare clic sul modulo Stream Power Index di SAGA e selezionare lo pseudo specifico bacino di urti come conversione dell'area per generare la metrica dell'indice di potenza del flusso utilizzando le DEM filtrate.

In seguito, generare mappe di elevazione massime con più raggi. Filtrare le mappe di elevazione massima due volte tramite un filtro passa-basso a tre kernel. Sottrarre il DEM filtrato di tre metri dalle mappe di elevazione massima filtrate per ottenere una serie di mappe di rilievo.

Estrarre una serie di variabili di scarico in diverse posizioni. Eseguire l'analisi dei componenti principali sulle variabili di scarico per convertire gli rilievi in componenti di rilievo topografici. Selezionare i componenti principali che spiegano oltre il 90% della varianza del set di dati di scarico come metriche topografiche di scarico.

Standardizzare le sette mappe di scarico utilizzando la deviazione media e standard. Create componenti principali di scarico per somma dello scarico topografico standardizzato ponderato in base ai carichi corrispondenti. Durante la creazione della metrica di rilievo, è importante generare immagini di rilievo su varie scale spaziali per limitare le incertezze associate alla selezione arbitraria del raggio perché i controlli del rilievo sulle proprietà del suolo potrebbero essere influenzati da scale spaziali di rilievo.

Selezionare una serie di località di campo coltivate in grado di rappresentare adeguatamente le caratteristiche paesaggistiche dell'area di studio e diversi campi coltivati rappresentativi su piccola scala che possono essere campionati intensamente. Caricare tutte le coordinate della posizione di esempio in un sistema di posizionamento geografico basato su codice e individuarle fisicamente nel campo. Successivamente, raccogliere tre campioni per ogni posizione di campionamento dallo strato di terreno superiore di 30 centimetri utilizzando una sonda push.

Registrare le informazioni sulle coordinate geografiche delle posizioni di campionamento utilizzando il sistema di posizionamento geografico. In seguito, setacciare il campione di terreno con uno schermo di due millimetri. Pesare i campioni di terreno dopo l'essiccazione.

Calcolare la densità del suolo utilizzando i volumi totali del campione nelle posizioni e nei pesi di campionamento. Mescolare i tre campioni dalla stessa posizione per ottenere un campione di terreno composito. Macinare un sottocampione da 10 grammi del terreno setacciato in una polvere molto fine con un mulino a rulli.

Ora, misurare il contenuto totale di carbonio del suolo nel campione fresato a rulli attraverso la combustione su un analizzatore elementare CN a una temperatura di 1350 gradi Celsius. Dopo aver cotto la materia organica del suolo in un forno, stimare il contenuto di carbonato di calcio analizzando il carbonio rimanente. Ora, posizionare i campioni di terreno setacciati alla rinfusa di due millimetri nei becher Marinelli e sigillarli.

Posizionare il becher nel rivelatore e misurare la concentrazione di cesio di ogni campione attraverso l'analisi dei raggi gamma utilizzando un sistema di spettroscopia che riceve input da tre cristalli di germanio coassiale ad alta purezza in analizzatori a 8,192 canali. Registrare la produzione di concentrazione di cesio. Infine, calcola il tasso di ridistribuzione del suolo utilizzando l'inventario del cesio applicando il Mass Balance Model II in un programma di componenti aggiuntivi per fogli di calcolo.

460 posizioni sui campi coltivati sono state selezionate casualmente per ricavare informazioni topografiche nello spartiacque di Walnut Creek in Iowa. Qui vengono presentati i risultati delle analisi di correlazione tra metriche topografiche e densità organica del carbonio del suolo, ridistribuzione del suolo. L'indice topografico di umidità e il rilievo topografico su larga scala hanno mostrato rispettivamente le più alte correlazioni con i tassi di densità e ridistribuzione del suolo.

I modelli spaziali delle due metriche mostravano valori elevati nell'area depressionale e valori bassi nelle aree inclinate e di cresta. Tuttavia, le differenze tra le due metriche si sono verificate nelle aree di fossato, dove l'indice di umidità topografica mostrava valori estremamente alti, ma i valori di rilievo topografico su larga scala non erano diversi dalle aree adiacenti. Qui sono elencati cinque componenti principali topografici selezionati per creare modelli basati sulla topografia.

Oltre il 70 e il 65% della variabilità nella densità organica del carbonio del suolo e nei tassi di ridistribuzione del suolo sono stati spiegati rispettivamente dal modello di regressione minima quadrata ordinario graduale con variabili intere. Per i modelli con covariato collineare rimosso, le efficienze di simulazione erano leggermente inferiori al modello di regressione minima quadrata ordinario graduale con il modello di variabili intere. Per i modelli SPCR, vengono osservate efficienze di simulazione simili a come il modello di regressione minima quadrata ordinario graduale con covariato collineare rimosso.

La ridistribuzione del suolo e le mappe della densità organica del carbonio del suolo generate dai modelli SPCR hanno rivelato modelli coerenti tra simulazioni di modelli e misurazioni sul campo. Questa tecnica apre la strada ai ricercatori nel campo dell'agricoltura per esplorare la ridistribuzione del suolo e i modelli di materia organica a livello spartiacque e regionale. La tecnica potrebbe essere migliorata con un ulteriore perfezionamento del rilevamento della luce e dati che vanno e l'inclusione di metriche topografiche aggiuntive.