近日，中國科學院武漢植物園研究人員利用光譜技術(shù)建立了森林土壤光譜反演預測模型，從而較好地實現(xiàn)對高異質(zhì)性森林SOC和TN的快速預測。
快速、廉價、準確地獲取土壤中碳(C)、氮(N)含量信息是當前土壤質(zhì)量評價和土壤碳庫收支管理研究的基礎和前提，而土壤空間異質(zhì)性加大了人們對土壤屬性動態(tài)監(jiān)測的難度和成本。
森林土壤是調(diào)控陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支平衡的重要基礎。利用近地高光譜遙感技術(shù)實現(xiàn)多層次森林土壤C、N含量信息的快速、、無損、低成本建模估測，有望為當前土壤C、N動態(tài)研究及制圖開辟新的途徑，必將有助于加深對土壤C、N空間異質(zhì)性及影響因素的理解，對于森林土壤碳庫管理和持續(xù)經(jīng)營具有重要意義。然而，受土壤層次的影響，土壤屬性的高光譜反演模型的預測能力降低，限制了模型的應用。
中國科學院武漢植物園助理研究員姜慶虎在研究員劉峰的指導下，以中亞熱帶(八大公山)森林不同層次土壤為例，利用光譜技術(shù)建立了該區(qū)表層和亞表層土壤有機碳(SOC)和全氮(TN)的光譜反演預測模型，從而較好地實現(xiàn)對高異質(zhì)性森林SOC和TN的快速預測。其中，光譜模型對SOC預測的R2為0.79-0.90，對TN預測的R2為0.66-0.86。在此基礎上，針對模型難以實現(xiàn)層次間的傳遞性應用問題，利用spiking法并借助加權(quán)算法，成功解決了這一難題，使得預測模型的傳遞性得到大幅提升。該研究的開展，為快速獲取高異質(zhì)性土壤屬性信息提供了潛在的可能。
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