Toprak yeniden dağıtım ve toprak organik karbon eşlemek için topografik modellerini ölçekleme için asıl bileşenlerinin kullanımı
16 Ekim 2018
Manzara süreçleri kritik bileşenleri toprak oluşumu ve toprak özellikleri ve kayma manzara yapısında belirlemede önemli rol oynarlar. Biz toprak yeniden dağıtım ve toprak organik karbon çeşitli kayma ölçekler arasında tahmin etmek için kademeli asıl bileşen regresyon kullanarak yeni bir yaklaşım öneriyorum.
Bu yöntem, peyzaj topografyasının toprak erozyonunu ve toprak organik madde dinamiklerini nasıl etkileyebileceği gibi tarım alanındaki temel soruların yanıtlatına yardımcı olabilir. Bu tekniğin en büyük avantajı, sınırlı gözleme sahip bölgeleriçin geçerli olması ve toprak organik karbon stoklarının ve toprak yeniden dağıtım süreçlerinin uygun maliyetli bir tahminini sağlamasıdır. İlk olarak, GeoTREE Işık Algılama ve Haritalama Projesi web sitesinden veri toplayın.
Belirli bir alana yakınlaştırmak için sınır türünü ve bölgesini seçin. Ardından, seçilen çalışma alanı için ışık algılama ve değişen fayans indirmek için bir çokgen çizin. Coğrafi bilgi sistemi eşleme aracını kullanarak ham ışık algılama ve değişen verileri LAS dosyasına dönüştürün.
Ardından, ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon kullanarak üç metrelik aralıklı çözünürlüğe sahip dijital yükseklik modelleri veya DEMS oluşturun. Yerel varyasyonla ilişkili sesleri azaltmak için üç metrelik DEMS'i üç çekirdekli düşük geçiş filtresiyle iki kez filtreleyin. Topografik ölçümler oluşturmak için, filtrelenmiş üç metrelik DEMS'i SAGA'ya aktarmak için önce İçe/Dışa Aktar bölümündeKi Raster'ı Içe Aktar'ı tıklatın.
Ardından, filtrelenmiş DEM'leri kullanarak eğimi, eğrilikle ilgili ölçümü ve genel eğrilik ölçüsüoluşturmak için varsayılan ayarları içeren SAGA'nın Eğim, Boy, Eğrilik modüllerini tıklatın. SAGA'nın Akış Birikimi Yukarıdan Aşağıya modülünü tıklatın ve filtrelenmiş DEM'leri kullanarak akış birikimi metrikoluşturmak için yöntem olarak Deterministik Sonsuzluk'u seçin. Bunu takiben, filtrelenmiş z ekseni güçlendirilmiş görüntü kullanarak pozitif açıklık metrikoluşturmak için varsayılan ayarları ile SAGA Topografik Açıklık modülü tıklatın.
Dijital yükseklik modellerinde dikey mesafelerin genişlemesi, nispeten düz bir yüzeye sahip bölgelerde pozitif açıklığın ayırt edilebilirliğini artırır. Filtrelenmiş DEM'leri kullanarak eğim eğim ve eğim uzunluğu faktörü ölçümlerini oluşturmak için varsayılan ayarları içeren SAGA'nın LS-Factor Alan Tabanlı modüllerini tıklatın. Ardından, filtreuygulanmış DEM'leri kullanarak akış yolu uzunluğu metrikoluşturmak için varsayılan ayarları ile SAGA'nın Akış Yolu Uzunluğu modüllerini tıklatın.
Filtreuygulanmış DEM'leri kullanarak yokuş aşağı dizinmetrik oluşturmak için varsayılan ayarları içeren SAGA'nın Yokuş Aşağı Mesafe Gradyan modüllerini tıklatın. Şimdi, SAGA IssızLık Endeksi modülünü tıklatın ve filtrelenmiş DEM'leri kullanarak havza alanını ve topografik ıslaklık dizini ölçümlerini oluşturmak için alan türü olarak mutlak havza alanını seçin. SAGA'nın Akış Güç Dizini modülünü tıklatın ve filtreuygulanmış DEM'leri kullanarak akış güç dizini metrik oluşturmak için alan dönüştürme olarak sözde belirli havza alanını seçin.
Bunu takiben, birden fazla yarıcıya sahip maksimum yükseklik haritaları oluşturun. Maksimum yükseklik haritalarını üç çekirdekli düşük geçişfiltresinden iki kez filtreleyin. Bir dizi kabartma eşlemi elde etmek için filtrelenmiş üç metrelik DEM'i filtrelenmiş maksimum yükseklik haritalarından çıkarın.
Bir dizi kabartma değişkenini birkaç konuma ayıklayın. Kabartmaları topografik kabartma bileşenlerine dönüştürmek için kabartma değişkenleri üzerinde temel bileşen analizini yapın. Kabartma veri kümesinin %90'ından fazla varyansını topografik kabartma ölçümleri olarak açıklayan temel bileşenleri seçin.
Ortalama ve standart sapmayı kullanarak yedi kabartma haritasını standartlaştırın. İlgili yüklemeler tarafından ağırlıklı standart topografik kabartma toplamı ile kabartma ana bileşenleri oluşturun. Kabartma metrik oluştururken, toprak özellikleri kabartma kontrolleri kabartma mekansal ölçekler tarafından etkilenebilir, çünkü yarıçapın rasgele seçimi ile ilgili belirsizlikleri sınırlamak için çeşitli mekansal ölçekte kabartma görüntüleri oluşturmak önemlidir.
Çalışma alanının peyzaj özelliklerini yeterince temsil edebilen bir dizi kırpma alanı ve yoğun bir şekilde örneklenebilecek birkaç temsilen küçük ölçekli tarım alanı alanı seçin. Tüm örnek konum koordinatlarını kod tabanlı coğrafi konumlandırma sistemine yükleyin ve bunları fiziksel olarak alanda bulun. Ardından, bir itme probu kullanarak üst 30 santimetrelik toprak tabakasından her örnekleme konumu için üç örnek toplayın.
Coğrafi konumlandırma sistemini kullanarak örnekleme konumlarının coğrafi koordinat bilgilerini kaydedin. Bunu takiben, toprak örneğini iki milimetrelik bir ekranla elek. Kurutuldıktan sonra toprak örneklerini tartın.
Örnekleme konumlarındaki ve ağırlıklarındaki toplam numune hacimlerini kullanarak toprak yoğunluğunu hesaplayın. Kompozit toprak örneği almak için aynı yerden üç örnek karıştırın. Bir rulo değirmen ile çok ince bir toz elek toprak 10 gramlık bir alt örnek grind.
Şimdi, 1350 santigrat derece sıcaklıkta bir CN elementanalizörü üzerinde yanma yoluyla silindir öğütülmüş örnektoprak toplam karbon içeriğini ölçmek. Bir fırında toprak organik madde pişirme sonra, kalan karbon analiz ederek kalsiyum karbon karbon içeriğini tahmin. Şimdi, iki milimetrelik dökme toprak örneklerini Marinelli gagalarına yerleştirin ve mühürleyin.
Kabı dedektöre yerleştirin ve her numunenin sezyum konsantrasyonunu, üç yüksek saflıktaki koaksiyel germanyum kristalinden 8, 192 kanallı analizörlere giren bir spektroskopi sistemi kullanarak gama-ışını analizi yle ölçün. Sezyum konsantrasyonu çıktısını kaydedin. Son olarak, bir elektronik tablo ekleme programında Kütle Dengesi Modeli II uygulayarak sezyum envanterini kullanarak toprak yeniden dağıtım oranını hesaplayın.
Iowa'daki Walnut Creek Havzası'nda topografik bilgi elde etmek için 460 mahsul alanı alanı rastgele seçilmiştir. Topografik ölçümler ile toprak organik karbon yoğunluğu arasındaki korelasyon analizlerinin sonuçları, toprak yeniden dağılımı burada sunulmuştur. Topografik ıslaklık indeksi ve büyük ölçekli topografik kabartma, sırasıyla yoğunluk ve toprak yeniden dağıtım oranları ile en yüksek korelasyon gösterdi.
İki ölçümün uzamsal desenleri depresyon bölgesinde yüksek değerler, eğimli ve sırtlı alanlarda düşük değerler gösterdi. Ancak, topografik ıslaklık indeksi son derece yüksek değerler sergileyen hendek alanlarda iki ölçüm arasındaki farklılıklar meydana geldi, ancak büyük ölçekli topografik kabartma değerleri bitişik alanlardan farklı değildi. Topografya tabanlı modeller oluşturmak için seçilen beş topografik temel bileşen burada listelenmiştir.
Topraktaki değişkenliğin %70 ve %65'inden fazlası organik karbon yoğunluğu ve toprak yeniden dağıtım oranları, sırasıyla tüm değişkenlere sahip kademeli sıradan kare regresyon modeli ile açıklanmıştır. Kollinear covariate kaldırılan modeller için simülasyon verimliliği, tüm değişkenler modeline sahip kademeli sıradan en az kare regresyon modelinden biraz daha düşüktü. SPCR modellerinde, kovariat çıkarılmış tek ilin li aşamalı sıradan en az kare regresyon modeline benzer simülasyon verimlilikleri gözlenir.
SPCR modellerinden elde edilen toprak yeniden dağılımı ve toprak organik karbon yoğunluğu haritaları, model simülasyonları ve alan ölçümleri arasında tutarlı desenler ortaya koymuştur. Bu teknik, tarım alanında araştırmacıların havza ve bölgesel ölçeklerde toprak yeniden dağılımını ve organik madde modellerini keşfetmelerinin önünü açıyor. Bu teknik, ışık algılama ve değişen verilerin daha da iyileştirilmesi ve ek topografik ölçümlerin eklenmesiyle geliştirilebilir.
Genel Bakış
Bu çalışma, çeşitli mekansal ölçeklerde toprak yeniden dağılımını ve toprak organik karbonunu tahmin etmek için kademeli temel bileşen regresyonu kullanan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Yöntem, arazi topografyasının toprak erozyonu ve organik madde dinamikleri üzerindeki etkisine ilişkin temel tarımsal soruları ele almaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Toprak Bilimi
- Tarımsal Araştırma
- Çevre Bilimi
Arka Plan
- Peyzaj süreçleri toprak oluşumu için hayati öneme sahiptir.
- Toprak özellikleri ve uzamsal yapı bu süreçlerden etkilenir.
- Toprak organik karbon dinamiklerini anlamak, sürdürülebilir tarım için kritik bir öneme sahiptir.
- Sınırlı gözlemsel veriler toprak çalışmalarını engelleyebilir.
Çalışmanın Amacı
- Toprak organik karbon stoklarını tahmin etmek için maliyet etkin bir yöntem geliştirmek.
- Farklı peyzajlar genelinde toprak yeniden dağılım süreçlerini öngörmek.
- Topografyanın toprak özelliklerini nasıl etkilediğine dair anlayışı geliştirmek.
Kullanılan Yöntemler
- GeoTREE Lazer Tarama (LiDAR) Haritalama Projesinden veri toplama.
- Üç metre mekansal çözünürlüğe sahip sayısal yükseklik modellerinin (DEM'ler) oluşturulması.
- Topografik metriklerin üretimi için SAGA GIS uygulanması.
- Karbon içeriği ve yoğunluğu için toprak örneklemesi ve analizi.
Temel Sonuçlar
- Korelasyon analizleri, topografik metrikler ile toprak organik karbon yoğunluğu arasında anlamlı ilişkiler olduğunu ortaya koymuştur.
- Topografik ıslaklık indeksi ve geniş ölçekli topografik rölyef, toprak özellikleri ile en yüksek korelasyonları göstermiştir.
- Mekansal modeller, depresyon alanlarında yüksek değerler ve eğimli bölgelerde düşük değerler olduğunu göstermiştir.
Sonuçlar
- Önerilen yöntem, toprak organik karbonunu ve yeniden dağılımını etkili bir şekilde tahmin etmektedir.
- Topografik metrikler, toprak dinamiklerini anlamak için kritik öneme sahiptir.
- Bu yaklaşım, veri erişiminin sınırlı olduğu bölgelerde uygulanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama Alanları
Bu yöntem, kısıtlı gözlem verilerine sahip tarımsal peyzajlarda toprak organik karbon stoklarını ve yeniden dağılım süreçlerini tahmin etmek için maliyet etkin bir yaklaşım sunar. LiDAR kaynaklı topografik metriklerden ve temel bileşenler analizinden yararlanan bu yöntem, saha ve havza ölçeklerinde toprak dinamiklerinin ölçeklenebilir modellenmesini sağlar. Bu yaklaşım, boyut indirgeme ve çoklu doğrusal bağlantıların giderilmesi yoluyla model aşırı öğrenmesini azaltarak arazi yönetimi kararlarındaki öngörü güvenini destekler.
Biyofarma Ar-Ge'sinde Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Topografik temel bileşenler aracılığıyla, toprak organik karbon değişkenliğinin peyzaj ölçeğindeki belirleyicilerinin sorgulanmasına olanak tanır.
- Operasyonel Değer: Toprak yeniden dağılımını etkileyen bağımsız topografik değişkenleri izole ederek mekanistik belirsizliği azaltır.
Tarama ve Analiz Geliştirme
- Bilimsel Değer: Çok kaynaklı topografik ve toprak veri setlerinden standardize edilmiş, nicel çıktılar (toprak yeniden dağılım oranları, SOC yoğunluğu) üretir.
- Operasyonel Değer: Saha ölçümleriyle doğrulanmış, tekrarlanabilir uzamsal modeller oluşturarak analiz hazırlık sürecini destekler.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Bilimsel Değer: Temsili çalışma alanlarından, erişim kısıtlamaları olan özel araziler de dahil olmak üzere daha geniş peyzajlara ekstrapolasyon yapılmasını kolaylaştırır.
- Operasyonel Değer: Keşif ölçekli topografik modellemeden, havza düzeyindeki toprak organik karbon dinamikleri öngörülerine kadar süreklilik sağlar.
İş Akışı ve Boru Hattı Entegrasyonu
Bu yöntem; çevresel ve tarımsal araştırmalarda keşiften uygulamaya geçiş iş akışlarını desteklemek amacıyla topografik veri işlemeyi, toprak örneklemesini ve istatistiksel modellemeyi entegre eder.
- Keşif Biyolojisi: Topografik etkilerin toprak oluşumu ve karbon dinamikleri üzerindeki etkilerini açıklığa kavuşturmak için temel bileşen analizini kullanır.
- Tarama: Karşılaştırmalı durum analizi için toprak yeniden dağılımı ve organik karbon yoğunluğuna ilişkin nicel, mekansal olarak açık öngörüler sunar.
- Analitik: Aşırı uyum (overfitting) riskini azaltan, istatistiksel olarak sağlam modeller oluşturmak için adım adım temel bileşen regresyonunu uygular.
- Translasyonel Araştırma: Sahaya özgü bulguların havza uygulamalarına ölçeklendirilmesini sağlayarak risk ayarlı ilerleme kararlarını destekler.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Veri erişiminin sınırlı olduğu çeşitli tarımsal peyzajlarda uygulanabilir, yeniden kullanılabilir bir topografik modelleme çerçevesi oluşturur.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Çoklu doğrusal bağlantının azaltılması ve boyutluluk kontrolü yoluyla toprak organik karbonu ve yeniden dağılım modellemesinde öngörüsel güvenilirlik.
- Operasyonel Değer: Topografik metrik oluşturma ve toprak analiz protokollerinin standardizasyonu, farklı sahalar arasında tekrarlanabilirliği sağlar.
- Stratejik Değer: Doğrudan ölçümlerin mümkün olmadığı durumlarda maliyet etkin tahminler sağlayarak arazi yönetimindeki karar alma süreçlerini iyileştirir.
- Portföy Etkisi: Modellenmiş toprak sağlığı sonuçlarına dayalı olarak, koruma veya tarımsal müdahalelerin risk ayarlı önceliklendirmesini destekler.
Uygulama Hususları
- Coğrafi bilgi sistemleri, özellikle SAGA GIS ve LiDAR veri işleme konusunda uzmanlık.
- Yüksek çözünürlüklü sayısal yükseklik modellerine ve toprak örnekleme altyapısına erişim.
- Toprak toplama, kurutma, eleme ve karbon/azot analiz prosedürlerinin standartlaştırılması.
- Topografik rölyefin farklı mekânsal ölçekleri ve rölyef değişkeni çıkarımı için adaptasyon değerlendirmeleri.
- Kısıtlamalar arasında, doğru DEM üretimine olan bağımlılık ve keyfi mekânsal ölçeklerde rölyef metriği seçimindeki potansiyel belirsizlikler yer almaktadır.
