《耕地資源質量與土壤環境監測評價新方法》是2021年科學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：耕地資源質量與土壤環境監測評價新方法
- 作者：周生路
- 類別：工業技術
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2021年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787030638656
為適應自然資源管理向“數量-質量-生態”三位一體轉變的新的形勢要求，本書依託自然資源部野外科學觀測研究基地“耕地質量-江蘇東海、宜興野外基地”，在國土資源部公益性行業科研專項、國家重點研發計畫專項、國家自然科學基金項目和江蘇省科技支撐計畫等的支持下，基於土壤樣點、空間預測和賦值方法綜合最佳化下的縣域耕地資源質量等級評價，基於大數據分析方法的省域耕地資源質量等級評價，基於大氣-土壤-作物多介質系統監測的耕地污染風險評價和源解析，基於監測-模擬的城市地區土壤、大氣多環芳烴分布變化、來源和風險預警，基於溪流溶解態有機質監測的土壤環境變化的效應評價，基於污染物湖泊沉積記錄的資源環境保護效應評價等方面，對基於新方法的耕地資源質量與土壤環境監測評價進行了較系統的探索。
目錄
序
第1章 緒論 1
1.1 本書創作背景 1
1.2 本書主要內容 8
參考文獻 11
第2章 土壤樣點、空間預測和賦值方法綜合最佳化下的縣域耕地資源質量等級評價 14
2.1 耕地質量評價方法完善研究概況 14
2.1.1 評價內容與指標體系的完善 14
2.1.2 耕地土壤屬性預測方法的完善 16
2.1.3 評價樣點空間抽樣方法的完善 18
2.2 研究思路與基礎數據 19
2.2.1 研究內容 19
2.2.2 研究技術路線 20
2.2.3 研究區概況 21
2.2.4 研究基礎數據 22
2.3 樣點疏密差異對土壤屬性空間預測精度的影響及分區 23
2.3.1 基於不同來源樣點的土壤屬性預測總體精度 23
2.3.2 基於土壤屬性均質單元的樣點密度空間差異 34
2.3.3 土壤屬性預測精度與樣點密度的關係 40
2.3.4 研究區土壤樣點的疏密性分區 43
2.4 樣點稀缺區土壤屬性空間分布的最佳化預測 45
2.4.1 最佳化預測的土壤-景觀模型建立 45
2.4.2 研究區樣點密集區土壤屬性特徵與景觀因子的關係 49
2.4.3 基於土壤-景觀模型的土壤屬性空間分布預測 51
2.4.4 土壤-景觀預測與地統計插值預測結果比較 56
2.4.5 樣點稀缺區土壤屬性提取及其分布特徵 60
2.5 樣點密集區參評土壤樣點的數量及布局最佳化 61
2.5.1 樣點數量及布局最佳化的空間抽樣原理與智慧型最佳化算法 61
2.5.2 基於模擬退火算法的參評土壤樣點數量及布局最佳化 63
2.5.3 考慮土壤屬性空間異質性的模擬退火算法改進及運用 70
2.5.4 優選土壤樣點的精度評價與來源分析 77
2.6 評價單元土壤屬性數據賦值方法的最佳化選擇 80
2.6.1 評價單元土壤屬性數據賦值過程 80
2.6.2 不同土壤屬性最優空間插值方法選擇 81
2.6.3 評價單元土壤屬性賦值方法最佳化選擇 87
2.7 各最佳化方法綜合運用的縣域耕地質量評價 92
2.7.1 評價的方法體系 92
2.7.2 評價單元數據獲取 93
2.7.3 耕地質量評價結果 95
2.7.4 評價精度分析 96
2.8 本章小結 98
參考文獻 100
第3章 運用大數據分析方法的省域耕地資源質量等級評價 103
3.1 大數據研究概況 103
3.1.1 大數據研究的興起 103
3.1.2 大數據信息來源 104
3.1.3 大數據管理與雲計算 105
3.1.4 大數據分析與機器學習研究 106
3.2 省域耕地資源質量等級評價內容及技術路線 107
3.2.1 省域耕地資源質量等級評價內容 107
3.2.2 省域耕地資源質量等級評價技術路線 108
3.2.3 江蘇省概況 110
3.3 耕地資源質量基礎大數據集和雲計算環境構建 110
3.3.1 耕地資源質量的驅動因素與被驅動因素 111
3.3.2 研究基礎大數據集的構建 112
3.3.3 大數據云計算環境的構建與數據集成 117
3.4 大數據深度學習的省域耕地資源等級評價 121
3.4.1 基本流程與數據處理 122
3.4.2 大數據耕地資源質量評價研究結果與精度 127
3.4.3 大數據耕地資源質量評價空間差異與影響因素 132
3.4.4 大數據深度學習方法在耕地資源質量評價中的套用效果評價 134
