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朱阿兴 等 著

图书标签:

• 数字土壤普查
• 精细土壤普查
• 土壤建模
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• 地理信息系统
• 遥感
• 空间统计
• 土壤资源
• 土地利用
• 土壤学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030215215

版次：1

商品编码：10479588

包装：平装

丛书名： 地理信息系统理论与应用丛书

开本：16开

出版时间：2008-11-01

用纸：铜版纸

页数：227

字数：344000

正文语种：中文

附件：CD光盘

附件数量：1

编辑推荐

　　 《精细数字土壤普查模型与方法》对土壤详查的理论和技术进行了系统的阐述，并详细介绍了该技术在美国和中国的应用实例。书后附带有精细土壤普查的软件系统及详细说明，为这一技术的应用提供了方便，这也是少有的无私转让技术的方法。
　　 《精细数字土壤普查模型与方法》是朱阿兴教授近年来的一部力作，也是朱阿兴教授的第一部中文专著。书中内容是朱阿兴教授及其团队多年来的研究结晶，也是当前国内外专门论述土壤详查技术的一本专著。该书的问世将对我国土壤普查技术的发展起到有力的推动作用，也将为解决环境污染、灾害评估等其他领域相关问题提供借鉴。

内容简介

　　 《精细数字土壤普查模型与方法》对精细数字土壤普查的理论和技术及其应用进行了系统研讨，内容包括数字土壤普查的现状、基于模糊逻辑的精细数字土壤的表达模型、定量描述土壤环境要素空间变化的分析技术、获取土壤与环境关系知识的人上智能和机器学习方法、模糊推理的计算手段以及应用实例。在所附的CD中，为读者提供了软件系统和实际数据，便于读者实践。精细数字土壤普查模型与方法是指利用现代空间分析技术、人工智能和机器学习的方法，基于模糊推理理论获取空间上详细、数学上精确的土壤空间变化信息的方法。
　　 《精细数字土壤普查模型与方法》主要读者对象为从事自然资源（如土壤资源、动物生境等）调查、自然灾害（如滑坡）预测和其他地理信息技术应用的科研人员及大专院校相关专业的师生。

作者简介

朱阿兴，研究员，男，1962年生，浙江省长兴县人。1979 年9月－1983年7月于北京师范大学地理系毕业获学士学位；1985年9月－1987年7月于加拿大卡尔加里（Calgary）大学地理系获硕士学位；1989年9月－1994年5月于加拿大多伦多（Toronto）大学地理系获博士学位。1994年8月－1995年12月在美国俄亥俄的迈阿密大学地理系工作任助理教授；1996年1月-2003年9月任教于美国威斯康星大学（Wisconsin-Madison）地理系并获终身教授资格；2003年10月入选中国科学院“百人计划”，2004年通过中国科学院“百人计划”择优选拔。现任中国科学院地理科学与资源研究所基地研究员。曾任海外地理信息科学协会（CPGIS）主席，美国地理信息科学大学联盟（UCGIS）威斯康星首席代表，威斯康星大学地理系地理信息科学领域学术带头人，美国农业部资源普查署新技术开发委员会主席，威斯康星大学地理信息科学联盟主席，曾是美国地理信息科学研究方向和研究重点白皮书的编写者之一，现任海外地理信息科学协会学会理事、《资源科学》编委等职。

目录

序
前言
第1章 绪论
1.1 精细数字土壤资源普查的相关概念及必要性
1.1.1 相关概念
1.1.2 必要性
1.1.3 可能性
1.2 土壤普查及其发展现状
1.2.1 传统的土壤普查
1.2.2 新兴的土壤普查方法与数字土壤制图
1.3 土壤资源调查存在的问题
1.3.1 传统土壤普查方法与制图中存在的问题
1.3.2 新兴的土壤普查方法与数字土壤制图中存在的问题
1.4 精细土壤普查技术的概述和特点
1.5 本章小结
参考文献

第2章 精细土壤普查的理论基础和基本思路
2.1 土壤与地理环境间的关系
2.1.1 土壤发育与环境因素的关系
2.1.2 影响土壤形成的环境因素
2.1.3 土壤与环境因素间的协同性
2.2 精细土壤普查的基本思想
2.2.1 基本假定
2.2.2 精细土壤普查的理论框架
2.3 详细土壤空间变化的表达模型
2.3.1 土壤的空间变化特征
2.3.2 模糊逻辑的基本概念
2.3.3 栅格模型的基本概念
2.3.4 土壤空间变化的相似度模型
2.3.5 相似度模型与类别多边形模型
2.4 精细土壤普查的基本步骤
2.5 本章小结
参考文献

第3章 土壤环境要素信息的获取
3.1 环境要素的选取原则
3.1.1 选取与土壤空间差异相关的环境要素
3.1.2 选择可获取的环境要素
3.2 地形要素信息的提取
3.2.1 地形属性的提取
3.2.2 地貌部位信息的定量描述
3.3 植被要素空间分布信息的提取
3.3.1 植被类型的定性信息
3.3.2 植被属性的定量信息
3.4 其他环境要素信息的提取
3.4.1 母质条件
3.4.2 人为因素
3.4.3 时间要素
3.4.4 气候要素
3.5 本章小结
参考文献

第4章 土壤与环境关系知识的获取
4.1 土壤与环境关系知识的内容及其隶属度函数的表达
4.1.1 土壤与环境关系知识的内容
4.1.2 土壤与环境关系知识的隶属度函数表达
4.2 土壤普查专家知识的获取方法
4.2.1 土壤普查专家知识获取方法的基础——个人构念理论
4.2.2 知识获取过程
4.3 基于大量野外样本的知识获取方法
4.3.1 神经网络方法
4.3.2 决策树
4.3.3 其他基于大量样本的知识获取方法
4.4 基于案例推理的知识获取方法
4.4.1 基于案例推理的假设
4.4.2 基于案例推理的土壤与环境知识的获取和应用
4.5 基于已有土壤图的知识获取方法
4.5.1 土壤图所包含的土壤与环境关系知识
4.5.2 从土壤图中挖掘知识的过程
4.6 目的性采样的知识获取方法
4.6.1 理论依据
4.6.2 目的性采样的知识获取步骤
4.7 本章小结
参考文献

第5章 土壤相似度的计算及其派生信息的生成
5.1 土壤相似度的计算
5.1.1 基于隶属度曲线的推理过程
5.1.2 基于案例的土壤推理过程
5.1.3 基于神经网络的推理过程
5.2 土壤相似度派生信息的生成
5.2.1 土壤类型栅格图及其不确定性图
5.2.2 类常规的多边形土壤图
5.2.3 土壤属性图
5.3 本章小结
参考文献
第6章 土壤详查的实例
第7章 研究方向及展望
附录1：所附CD的内容
附录2：SoLIMSolutions软件使用手册
附录3：美国威斯康星州LaCrosse县Raffelson流域精细土壤普查所需数据

精彩书摘

第2章 精细土壤普查的理论基础和基本思路
在第1章中已介绍了传统土壤普查方法，概括了近几十年随着信息技术发展所出现的新兴的土壤普查方法以及其所面临的主要问题，提出了发展基于专家知识和模糊理论的精细土壤普查技术的基本思想。本章主要对这套方法的理论基础及基本思路进行介绍。
2.1 土壤与地理环境间的关系
2.1.1 土壤发育与环境因素的关系
土壤是成土母质在一定水热条件和生物的作用下，经过一系列的物理、化学和生物化学过程形成的。随着时间的发展，母质与土壤其他环境要素之间发生了频繁的物质能量的交换和转化，形成了土壤腐殖质和黏土矿物，发育了层次分明的土壤剖面，出现了具有肥力特性的土壤。土壤是一个独立的历史自然体。它不仅具有自身的发生发展过程，而且是一个能从物质组成、形态、结构和功能上进行剖析的物质实体。同时，土壤又是地理环境统一体中的一个组成要素，处在与岩石圈、大气圈、水圈和生物圈不断地相互作用之中。
早在中国古代的先秦时期（公元前221年之前），人们就对土壤与其他地理环境之间的关系有了比较深入的认识和研究。这集中体现在两篇重要的土壤学文献——《尚书·禹贡》和《管子·地员》中。特别是在《管子·地员》篇中，比较详细地论述了土壤与地形、地下水和植物等地理环境因素之问的关系。在前半部分，阐述了“渎田”（大平原）中的“悉徙”、“赤垆”、“黄唐”、“赤埴”、“黑埴”等各种土壤类型所分布的空间位置存在地势高下、地下水甘苦和深浅的变化，而且这些土壤上所宜生的谷物和草木也有所不同。后一部分介绍了18种土壤。对于每种土壤说明其性状、典型谷类品种以及它们在丘陵山地上可以生产的各种植物，如树木、果品、纤维、药物、香料等。可以说在土壤学的发轫时期，人们已经认识到土壤与地理环境因素之间有密切关系。
……

前言/序言

　　中国自古以来就是一个农业大国，以世界5%的耕地却养活了世界20%的人口。然而近几十年来，由于中国制造业的迅速崛起、城市化的进程加快、资源的过度开发、全球环境的变化加剧、人口的持续增长，致使土地资源的“质”不断下降，“量”不断减少，土地资源保护与中国经济和文明发展之间的矛盾日益突出。
　　自新中国成立以来，我围已经陆续开展了两次全国性的土壤普查，动用了全国农业以及相关行业的力量，对了解当时我国土壤的“家底”起到了非常重要的作用。然而，传统的土壤普查技术是以手工方法和大量野外样本为基础，不仅降低了土壤普查的效率，延长了普查的周期，而且也迫使土壤普查成本居高不下。因此传统的土壤普查技术已经难以适应当今社会和经济发展的需要。

《大地密码：土壤精细化探测与数据驱动的未来》 内容简介 在这片孕育生命的土地之下，隐藏着一个复杂而至关重要的地下世界——土壤。它不仅承载着万物的生长，更是地球生态系统健康的关键。然而，长期以来，我们对土壤的认识仍停留在相对宏观的层面，其细微之处的差异、动态变化的过程，以及与环境、生物之间千丝万缕的联系，尚未得到充分的揭示。 《大地密码：土壤精细化探测与数据驱动的未来》一书，正是为了填补这一认知鸿沟而生。本书并非一本关于某一特定模型或方法的学术专著，而是一部旨在构建理解土壤、探测土壤、利用土壤全新视角的思想性与实践性导览。它深入浅出地阐述了为何我们需要对土壤进行“精细化”的认识，以及如何通过整合多学科知识和前沿技术， unlock 大地的深层秘密，从而驱动农业、环境、乃至人类社会的可持续发展。 第一部分：为何要精细？——重新认识土壤的复杂性与价值 在信息爆炸的时代，我们对地球的认知已从宏观走向微观。土壤，作为地球表层最活跃、最复杂的物质组成之一，其“精细化”研究的意义愈发凸显。本部分将从以下几个维度，系统地探讨土壤精细化探测的必要性与价值： 土壤作为生态系统的核心载体： 土壤不仅仅是植物生长的介质，更是无数微生物、昆虫、蠕虫等生物的家园。它们的活动深刻影响着土壤的结构、养分循环、有机质转化乃至土壤健康。传统的普查方法往往难以捕捉到这些微观生命体的多样性与功能性，而精细化探测则能够揭示土壤生物多样性的丰富度及其对土壤生态过程的驱动作用。 土壤的异质性与尺度效应： 土壤性质在空间上呈现出极大的异质性，即便是几米之内的土壤，其质地、结构、水分、养分含量等都可能存在显著差异。这种异质性不仅影响着植物的生长，也可能导致局部环境问题的产生。而不同的研究尺度（从微米级的土壤颗粒到公里级的地块）会揭示出不同层面的信息，精细化研究则致力于在多尺度上理解这种异质性。 土壤环境变化与风险评估： 气候变化、人类活动（如过度耕作、污染排放）等因素正以前所未有的速度改变着土壤的物理、化学和生物性质。土壤退化、盐碱化、有机质下降、重金属污染等问题，直接威胁着粮食安全和生态环境。精细化探测能够更及时、更准确地识别和评估这些风险，为制定有效的管理和修复策略提供科学依据。 土壤在碳循环与气候调节中的角色： 土壤储存着地球上绝大部分的陆地碳，是重要的碳汇。土壤有机质的形成与分解是碳循环的关键环节。理解土壤碳储量、碳通量以及影响因素，对于应对气候变化、制定减排目标至关重要。精细化研究能够深入剖析土壤微生物在碳转化中的作用，以及不同管理措施对土壤碳固存能力的影响。 土壤在水资源管理与环境保护中的作用： 土壤是重要的水库，影响着地表径流、地下水补给和水质。土壤的渗透性、持水能力、吸附能力等特性，直接关系到水土流失、洪水灾害以及水体污染的防治。精细化探测有助于理解不同土壤类型的水文过程，优化灌溉策略，保护水源地。 土壤作为“地下档案”的潜力： 土壤记录着地质历史、气候变迁、植被演替以及人类活动的信息。通过对土壤剖面、化石、古DNA等的研究，我们可以追溯地球过去的演变，理解生态系统的历史进程。精细化研究能够从更微观的层面提取这些信息，提供更丰富、更可靠的历史记录。 第二部分：如何去探测？——跨越边界的测量与感知技术 要实现土壤的精细化认识，必须依赖于先进、多样的探测技术。本书将广泛介绍和评述当前以及未来可能应用于土壤精细化探测的各类方法，并强调多源信息融合的重要性： 遥感技术的创新应用： 除了传统的卫星遥感，新兴的航空遥感、无人机遥感（包括高光谱、多光谱、热红外、激光雷达等）在获取地表土壤信息方面展现出巨大潜力。这些技术能够以高时空分辨率的方式，监测地表土壤的温度、湿度、植被覆盖、养分状况等宏观指标，为精细化研究提供广阔的视角。 地球物理探测的精度提升： 地下电阻率、电磁感应、地震波、探地雷达等地球物理方法，能够穿透地表，探测土壤的物理性质（如含水量、密度、结构）和地层分布。近年来，这些技术在分辨率和探测深度上不断突破，为了解地下土壤的结构和纹理提供了有力工具。 高精度现场测量与采样： 尽管遥感和地球物理技术能够提供宏观信息，但对土壤的精细化认知仍然离不开现场的直接测量和采集。例如，高精度GPS配合车载传感器，能够实现土壤养分、pH值、容重等指标的实时、连续采集。新型的原位传感器技术，如土壤水分传感器、气体传感器、微生物活性传感器等，能够实时监测土壤的动态变化。 地下原位传感网络与物联网： 构建立体化的地下原位传感网络，将各种传感器互联互通，形成土壤信息监测的“神经网络”。通过物联网技术，实现数据的实时采集、传输、存储和分析，为土壤的动态监测和预警提供可能。 微生物组学与分子生物学技术： 土壤微生物是土壤健康和功能的核心。高通量测序技术（如宏基因组学、宏转录组学、宏蛋白组学）能够以前所未有的深度和广度揭示土壤微生物的组成、功能和活性。这些技术是理解土壤生物过程、评估土壤健康状况的关键。 化学分析与同位素示踪： 精密的化学分析方法能够准确测定土壤的化学组成、养分含量、污染物浓度等。同位素示踪技术则能够追踪物质的来源、迁移和转化过程，为理解土壤中的养分循环、碳封存、污染物降解等提供清晰的路径。 实验室模拟与模型构建： 在掌握了大量现场数据的基础上，实验室的土壤模拟实验能够控制特定变量，深入研究土壤的各种过程。结合理论模型，对收集到的数据进行解释、预测和优化，构建更加精细的土壤过程模型。 第三部分：数据驱动的未来——智慧土壤与可持续发展 《大地密码》一书的核心理念在于，通过精细化的探测，我们能够获得海量的、多维度、高精度的土壤数据。如何有效地管理、分析和利用这些数据，将是实现“智慧土壤”和驱动可持续发展的关键： 大数据与人工智能的应用： 整合不同来源、不同尺度的海量土壤数据，利用大数据技术进行存储、管理和预处理。引入人工智能（如机器学习、深度学习）算法，对复杂数据进行挖掘，识别潜在模式，预测土壤变化趋势，辅助决策。 构建多尺度、多过程的土壤信息系统： 建立集成化的土壤信息平台，整合遥感、物联、实验室等多种来源的数据，形成从地块到区域、从表层到深层、从静态到动态的全面土壤信息模型。 智慧农业与精准种植： 基于精细化的土壤数据，实现农业生产的智能化和精准化。例如，根据不同地块的土壤养分、水分状况，精准施肥、精准灌溉，提高作物产量和品质，减少资源浪费和环境污染。 生态修复与环境保护： 利用精细化土壤数据，精准识别污染区域，制定有针对性的土壤修复方案。监测生态修复的进展，评估修复效果。为环境保护部门提供科学依据，制定更有效的污染控制和生态保护政策。 气候变化适应与减缓： 通过精细化的土壤碳监测，评估土壤的碳汇潜力，为制定碳减排策略提供支持。理解土壤在气候变化中的作用，开发适应气候变化的土壤管理技术。 跨学科合作与知识共享： 土壤研究 inherently 跨越了地质学、土壤学、农学、生态学、生物学、计算机科学等多个学科。本书强调打破学科壁垒，促进不同领域研究者之间的交流与合作，共同推动土壤科学的进步。 公众科普与决策支持： 将复杂的土壤科学知识以通俗易懂的方式呈现给公众，提高全社会对土壤重要性的认识。为政府部门、行业决策者提供基于科学数据的决策支持，推动土壤可持续利用和保护的政策制定。 《大地密码：土壤精细化探测与数据驱动的未来》是一本献给所有关心土地、关注未来的读者的书。它提供了一个全新的视角，让我们看到土壤不仅仅是一堆泥土，而是蕴藏着无穷奥秘、关乎人类生存与发展的动态生命体。通过掌握“大地密码”，我们能够更好地理解、保护和利用这宝贵的自然资源，共同迈向一个更加可持续的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计也值得称赞，这对于一本技术性极强的著作来说，是十分难得的。很多专业书籍往往因为图表晦涩难懂，使得读者在理解复杂流程时大打折扣。然而，《精细数字土壤普查模型与方法》的插图设计简直是教科书级别的典范。每一个算法流程图，每一个数据结构的示意图，都经过了精心优化，清晰地标记了输入、处理环节和输出结果，即便是初次接触某些复杂模型（比如分形理论在土壤孔隙结构描述中的应用）的读者，也能通过那些精美的图示迅速抓住核心逻辑。作者似乎非常懂得读者在学习过程中的“痛点”，并提前进行了消解。阅读体验非常流畅，技术难点被巧妙地分解成若干个易于消化的模块。它不是那种读完后让你感觉“知道了很多，但不知道怎么用”的书，而是让你在合上书本时，心里已经对下一步的实验设计和模型构建有了清晰的蓝图。这本书的价值，不仅在于其内容的先进性，更在于其传递知识的有效性，实属难得的工具书和思想启迪录的结合体。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深的触动，在于它彻底颠覆了我对“普查”这个词的传统认知。过去，普查意味着一次性的、静止的快照，是农业部门在特定时间点上的“存档”。但《精细数字土壤普查模型与方法》描绘的未来，是一个持续更新、实时反馈的“土壤生命体监测系统”。它强调的不再是静态的属性值，而是动态的过程——比如土壤有机质的日变化、重金属在不同季节的迁移路径。这种动态视角的转变，完全是拜其所倡导的先进数据采集与处理流程所赐。我特别留意了书中关于“在线传感器网络”与“无人机高光谱扫描”的整合策略。这不仅仅是简单地引入了新技术，更关键的是，书中详细论述了如何将这些高频、海量的数据流，通过先进的贝叶斯网络或卡尔曼滤波等算法进行降噪、融合与解释，最终形成一个“活的”土壤信息图谱。这对于指导灌溉调度、精准施肥等即时决策，具有里程碑式的意义。读完后，我感觉自己过去的工作方法像是使用老式胶卷相机，而这本书则直接递给我一台顶级的数码单反，并附带了最新的后期处理软件使用手册。

评分☆☆☆☆☆

这本《精细数字土壤普查模型与方法》的横空出世，简直是为我们这些长期在野外摸爬滚打的土壤学家们带来了一股清新的风。我至今还清晰地记得，刚翻开它时那种激动的心情。它不像市面上那些堆砌理论的教科书，而是实实在在地切入了我们最头疼的“精细化”难题。书的开篇就对传统土壤普查的局限性进行了深入剖析，那些陈旧的网格划分和经验判断，在现代农业对精准化管理的需求面前显得多么力不从心。作者显然是深谙此道的行家，他没有停留在批判的层面，而是迅速将视角转向了如何构建一个更具空间分辨率和时间动态性的普查框架。特别是关于多源数据融合的那几章，读起来真是大呼过瘾。遥感影像、高光谱数据、地理信息系统（GIS）的集成应用，被阐述得层次分明，逻辑严谨。书中对不同尺度下地统计学方法的应用案例分析得尤其透彻，不是那种空泛的公式罗列，而是结合了真实的地形地貌特征，展示了如何通过克里金插值、协同克里金等技术，将离散的采样点信息有效地推演到连续的土壤属性图层上。坦白说，这本书的深度和广度，已经远远超出了我预期的“方法论”范畴，它更像是一部实战指南，让人迫不及待想带着它回到试验田里去验证和优化。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的叙事风格极其独特，有一种老派科学家的严谨与现代工程师的务实完美结合的韵味。初读时，我以为它会是一本枯燥的计算机建模手册，毕竟“数字”和“模型”这两个词听起来就让人联想到冰冷的代码和复杂的矩阵运算。然而，作者的笔触却充满了对土地的敬畏与热爱。他仿佛在用一种非常“人性化”的方式，向我们展示如何“驯服”海量数据，让数据开口说话，揭示土壤深层的秘密。书中对“土壤水分动态模型”和“养分循环模拟”部分的论述，简直是艺术品级别的构建。他没有采用现成的、一刀切的通用模型，而是详细拆解了如何根据区域性气候、母岩性质、植被覆盖等关键驱动因子，去定制和校准模型参数。我尤其欣赏其中关于不确定性分析的章节，这才是成熟科学的态度。现实世界充满了变数，任何模型都不可能做到百分之百的准确，这本书坦诚地告诉我们如何量化误差、如何评估模型输出的可信度，而不是一味地追求完美的拟合，这种对局限性的直面，让整本书的结论更具说服力和应用价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名侧重于土壤资源管理和政策制定的研究者，我对这本书的社会经济价值的阐述尤为关注。很多技术书籍往往止步于技术细节，缺乏对实际应用场景和效益评估的探讨。但《精细数字土壤普查模型与方法》在这方面做得非常出色，它成功地将深奥的数理统计与宏观的土地利用规划紧密地联系起来。书中有一个关于“基于数字土壤地图的农田优化布局”的案例研究，清晰地展示了如何利用高分辨率的土壤肥力数据，指导地方政府进行土地流转和作物优化种植，从而实现亩产效益的最大化和环境压力的最小化。它不仅仅是教会我们如何测土壤，更重要的是教会我们如何“用好”土壤数据来服务于更高级别的决策制定。特别是它对“数字孪生土壤”概念的初步探讨，虽然尚处于前沿，但已经为未来的智慧农业和可持续发展指明了清晰的技术路径。这本书的理论框架扎实，但落地性极强，让人看到技术突破如何转化为实实在在的经济效益和社会效益。