Name: use of principal components for scaling up topographic models to map soil redistribution and soil organic carbon
Uploaded: 2018-10-16T14:00:00
Duration: 9 min 44 s
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Esta investigación fue apoyada por el servicio de conservación de recursos naturales de USDA en asociación con el componente de humedales del proyecto nacional de conservación de efectos evaluación (NRCS 67-3A75-13-177).

1. levantamiento topográficos análisis
<ol><li>Preprocesar los datos digitales<ol>
<li>Recopilar datos LiDAR de la página web del proyecto GeoTREE LiDAR mapping. Seleccione el "tipo de límite" y "región" para hacer zoom en un área específica. Traza un polígono para descargar azulejos LiDAR para el área de estudio seleccionada.</li>
		<li>Convertir los datos LiDAR originales en un archivo de LAS mediante la herramienta de asignación de información geográfica (SIG) del sistema.</li>
		<li>Generar DEMs con una resolución espacial de 3 m, mediante la interpolación del inverso de la distancia ponderado.</li>
		<li>Filtro de los demócratas de 3 m dos veces con un filtro de paso bajo 3-kernel para reducir ruidos asociado con variaciones locales.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Generación de métricas topográfica<ol>
<li>Para generar mediciones topográficas, primero descarga la última versión del sistema automatizado de análisis Geoscientific (SAGA)23. Haga clic en "Importar Raster" en la sección de importación y exportación para importar los demócratas filtrados de 3 m en la SAGA.</li>
		<li>Haga clic en el módulo de "Curvatura de la pendiente, aspecto," de la SAGA con la configuración predeterminada para generar la pendiente y curvatura [perfil de curvatura (P_Cur), curvatura del plan (Pl_Cur) y curvatura general (G_Cur)] métricas utilizando el DEM filtrada (figura 1).</li>
		<li>Haga clic en el módulo de "Acumulación de flujo (Top-Down)" de la SAGA y seleccione "Determinista infinito" como el método para generar métricas de acumulación (FA) de flujo con los DEMs filtradas.</li>
		<li>Haga clic en el módulo de "SAGA topográfico apertura" con la configuración predeterminada para generar la métrica de apertura positiva (POP) usando una imagen ampliada del filtrado del eje z.</li>
		<li>Haga clic en el módulo "LS-factor (campo base)" de la SAGA con la configuración predeterminada para generar la pendiente ascendente (Upsl) y métricas de factor (LS_FB) de longitud con los DEMs filtradas de la cuesta.</li>
		<li>Haga clic en el módulo de "Longitud de la ruta de flujo" de la SAGA con la configuración predeterminada para generar el flujo camino longitud (FPL) sistema métrico usando los demócratas filtrados.</li>
		<li>Haga clic en el módulo "Gradiente descendente de distancia" de la SAGA con la configuración predeterminada para generar la métrica de índice (DI) descendente con los DEMs filtradas.</li>
		<li>Haga clic en el módulo de "Índice de humedad de la SAGA" y seleccione "área de captación absoluta" como el tipo de área para generar el área de captación (CA) y métricas de índice (TWI) de humedad topográfica con los DEMs filtradas.</li>
		<li>Haga clic en el módulo de "Índice de poder de corriente" de la SAGA y seleccione "pseudo cuenca específicas" como la conversión de área a generar la métrica de index (SPI) de energía corriente usando los demócratas filtrados.</li>
		<li>Generar mapas de elevación máxima con múltiples radios. Los mapas de elevación máxima del filtro dos veces a través de un filtro de paso bajo 3-kernel. Reste el DEM filtrada de 3 m de los mapas de elevación máxima de filtrado para obtener una serie de mapas de relieve. Extracto de una serie de variables ayuda a un número de localizaciones.</li>
		<li>Realizar análisis de componentes principales (PCA) en las variables ayuda a convertir los relieves en componentes de relieve topográfico. Seleccione componentes principales que explican más de 90% de variación del conjunto de datos de relieve como las métricas de relieve topográfico.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. recopilación de datos de campo
<ol><li>Muestreo de campo<ol>
<li>Seleccione un número de localizaciones de campo tierras de cultivo que pueden representar adecuadamente las características del paisaje de la zona de estudio y varios campos de cultivo en pequeña escala representativa que se pueden degustar intensamente. Nota: Las muestras de suelo recogidas de los dos campos de tierra de cultivo fueron utilizadas para la calibración del modelo. Las muestras de suelo de la zona de estudio todo fueron utilizadas para la validación del modelo.</li>
		<li>Sube todas las coordenadas de ubicación de muestra para un código geográfico sistema de posicionamiento (GPS) y ubicarlos físicamente en los campos.</li>
		<li>Recolectar 3 muestras para cada ubicación de muestreo de la capa de suelo de 30 cm superior con una sonda de presión (3,2 cm de diámetro). Nota: Se recolectaron muestras de suelo de las capas de 30-50 cm en los sitios donde se espera deposición de sedimentos. El volumen de cada muestra fue de 241 cm3.</li>
		<li>Registro información de coordenadas geográfica de muestreo ubicación mediante GPS.</li>
		<li>Pesar las muestras de suelo después del secado a 90 ° C densidad de suelo 48 h. calcular utilizando información de volúmenes de la muestra total en pesos y lugares de muestreo. Mezclar las tres muestras de la misma ubicación para obtener una muestra compuesta de suelo.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Preparación de la muestra de suelo<ol>
<li>Las muestras compuestas de suelo con una pantalla de 2 mm del tamiz.</li>
		<li>Moler una submuestra de 10 g de suelo tamizado a un polvo muy fino con un molino de rodillos.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Análisis de muestra de suelo<ol>
<li>Medir el carbono total del suelo (C) contenido en las muestras de rodillo blanqueado a través de la combustión en un analizador elemental de CN a una temperatura de 1350 ° C. Estimar el contenido de carbonato de calcio C mediante el análisis de lo restantes C después de la cocción de la materia orgánica del suelo a una temperatura de 420 ° C durante 16 horas en un horno.</li>
		<li>Calcular el contenido de cos (%) restando el contenido de carbonato de calcio C del contenido de C total en el suelo. Convertir contenido de cos (%) densidad SOC (kg m-2) utilizando la densidad del suelo.</li>
		<li>Poner las muestras de suelo tamizado de 2 mm a granel en vasos Marinelli y sellarlas. Medir la concentración de Cs 137de cada muestra a través de análisis de rayos gamma mediante un sistema de espectroscopia que recibe entradas de tres cristales de germanio coaxial de alta pureza (HpCN30% eficiencia) en analizadores de 8192-canal (véase tabla de materiales de ).</li>
		<li>Calibrar el sistema usando un estándar de radionúclido mixta analítica11. Convertir 137concentración Cs a la inventario de Cs 137usando densidad del suelo.</li>
		<li>Calcular tasa de redistribución de suelo utilizando el inventario de Cs 137aplicando el II de modelo de Balance de masa (MBMII) en un hoja de cálculo programa desarrollado por Walling et al. 24.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. topografía basada en modelo desarrollo
<ol><li>Estimación de componentes principales topográfico<ol>
<li>Extracto de la mediciones topográficas para el muestreo de localidades en el área de estudio todo y los campos de cultivo en pequeña escala.</li>
		<li>Estandarizar las mediciones topográficas de los lugares de muestreo en el área de estudio todo mediante media y desviación estándar. Estimar las cargas métricas topográficas en cada componente basado en las métricas topográficas estandarizadas mediante PCA con paquete de software estadístico. Recoger las cargas métricas topográficas en cada componente principal topográfico (TPC) y seleccione los cursos de política comercial superior que explican 90% varianza de los indicadores.</li>
		<li>Estandarizar las mediciones topográficas de los lugares de muestreo en los campos de cultivo en pequeña escala. Calcular el superior cursos de política comercial de cada localidad por la suma de las métricas topográficas estandarizadas ponderadas por las cargas correspondientes de los lugares de muestreo en WCW.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Calibración del modelo<ol>
<li>Realizar paso a paso ordinario menos cuadrada regresión (SOLSR) desarrollar topografía SOLSRf modelos de densidad SOC y las tasas de redistribución de suelo basadas en mediciones topográficas todos en los campos de cultivo en pequeña escala. Utilice el criterio de información Akaike (AIC) y la validación cruzada de licencia-one-out para seleccionar la combinación óptima de parámetros topográficos para los modelos def SOLSR mejor equipados.</li>
		<li>Compruebe la colinealidad entre las variables topográficas usando el factor de inflación de varianza (VIF). Eliminar las variables con el VIF más grande (VIF ≥ 7.525) y volver a comprobar VIF. Quite las variables hasta que el VIFs de todas las variables son < 7.5. Realizar SOLSR para desarrollar topografía SOLSRr modelos de densidad SOC y las tasas de redistribución basadas en mediciones topográficas que fueron quitados alta colinealidad variables del suelo. Utilice el AIC y validación cruzada de dejar uno de salida para seleccionar la combinación óptima para los modelos der SOLSR mejor equipadas.</li>
		<li>Realizar la regresión por componentes principales (SPCR) para desarrollar modelos SPCR basados en topografía para la densidad SOC y las tasas de redistribución basadas en los cursos de política comercial en los campos de cultivo en pequeña escala del suelo. Utilice el AIC y validación cruzada de dejar uno de salida para seleccionar la combinación óptima de cursos de política comercial para los modelos mejor equipados del SPCR.</li>
		<li>Calcular el coeficiente ajustado de determinación (Radj2), eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y proporción del error cuadrático para la desviación estándar de datos medidos (RSR) para evaluar la eficiencia del modelo.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Modelo de evaluación<ol>
<li>Estimar la densidad de la SOC y tasas de redistribución en el área de estudio todo el suelo mediante la aplicación de los modelos estimados.</li>
		<li>Validar el modelo desarrollado por comparando la predicción con datos medidos de densidad SOC y tasas de redistribución en el área de estudio todo el suelo. Evaluar las prestaciones del modelo usando Radj2, NSE y RSR valores.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

Los modelos def SOLSR tenían ligeramente mejor rendimiento que los modelos SPCR en la calibración en la escala de campo. Sin embargo, algunas de las métricas topográficas, como SPI y CA (r > 0.80), están correlacionados entre sí. La colinealidad puede añadir incertidumbre a las predicciones del modelo. Debido a la multicolinealidad entre predictores, pequeños cambios en las variables de entrada pueden afectar significativamente las predicciones modelo del41. Por lo tanto, los modelos def SOLSR tienden a ser inestables y mostraron baja eficiencia en simulaciones de SOC densidad y suelo redistribución a escala de cuenca. Los modelos SPCR superaron sustancialmente los modelos def SOLSR de predicción de distribución SOC en la escala de cuenca. Cursos de política comercial eliminan la multicolinealidad mediante la conversión de los parámetros topográficos de la quince en componentes mutuamente independientes (ortogonales). La conversión también destapó las relaciones subyacentes entre mediciones topográficas. Según lo indicado por las cargas altas (> 0.35) de mediciones topográficas a los componentes, el TPC1 TPC2, TPC3, TPC6 y TPC7 se asociaron con velocidad de escurrimiento, contenido hídrico del suelo, volumen de escurrimiento, divergencia de flujo y aceleración de flujo, respectivamente. Distribución espacial de las tasas de redistribución de suelo y distribución de SOC se correlacionaron altamente con contenido de agua del suelo y divergencia de escurrimiento en el WCW, que es consistente con el estudio de la Fox y Papanicolaou2, que demostró que erosionado suelo de Upland podría ser impactada por divergencia del flujo en una cuenca agrícola de bajo relieve.
Por otra parte, menos variables predictoras en los modelos SPCR SOLSRf y los modelosr SOLSR redujeron el riesgo de sobre-montaje de los modelos de predicción42,43. Había más de seis variables en todos los modelos SOLSR, que pueden aumentar la dificultad de interpretación de datos e inducir alta varianza en el modelo simulaciones41,44,45. Esto puede explicar los rendimientos más bajos de la predicción en WCW en los modelos SOLSR que por los modelos SPCR.
Topografía-basada en modelos SPCR tienen ventajas en simulación de redistribución de suelo y asociados SOC dinámica. Primera información topográfica puede derivarse fácilmente de demócratas. Reciente mayor accesibilidad de lo datos LiDAR de alta resolución espacial puede ayudar a mejorar la exactitud de la topografía del paisaje derivado de DEM y beneficiarse de las investigaciones en regiones con observaciones de campo limitada. En segundo lugar, mediante un conjunto de mediciones topográficas y los análisis estadísticos, los modelos basados en la topografía pueden cuantificar eficientemente redistribución de suelo y patrones de distribución de SOC. En tercer lugar, la aplicación de componentes principales puede eficazmente reducir prejuicios asociados con multicolinealidad de mediciones topográficas y aumentar la estabilidad de los modelos de regresión paso a paso cuando se aplica a múltiples escalas espaciales.
Sin embargo, los modelos de SPCA pueden verse limitados por las variables durante el desarrollo del modelo. Aunque la aplicación de los datos LiDAR aumentó en estudios ecológicos, los métodos para derivar información útil topográfico no todavía sido totalmente explorados. En este estudio, el TWI y LsRe mostraron las correlaciones más altas con densidad SOC y tasas de redistribución de suelo, respectivamente. Sin embargo, variables topográficas adicionales que no se consideran pueden ser igualmente o más importante en la explicación dinámica de C y la erosión del suelo. Además, otros factores como prácticas de manejo, que pueden ocasionar variabilidad de la erosión del suelo, no se incluyeron en este estudio. Por ejemplo, cuando la labranza era paralela a la dirección de máxima pendiente, la erosión del suelo puede doble en relación con la erosión en labranza oblicua girar suelo ascendente46. Por lo tanto, las prácticas de labranza diferentes también pueden ser una razón para las eficiencias de reducción de predicción de los modelos SPCR.
El estudio se basa en el trabajo publicado en Catena17. En lugar de un análisis mecanicista basado en influencias topográficas en movimiento de suelo y las propiedades del suelo ya que se realiza en el papel de Catena, aquí nos centramos en los métodos para cuantificar mediciones topográficas y el desarrollo de modelos basados en la topografía. Hablamos de la viabilidad y ventajas de la utilización de modelos basados en topografía en los estudios de la estructura espacial de las propiedades del suelo. Mientras tanto, hemos mejorado nuestros modelos mediante la actualización de algoritmos de acumulación de flujo y factor de longitud de cuesta. La escala de medición de factor de longitud de pendiente fue limitada al área del campo. Además, se usó el algoritmo determinista infinito para la generación de acumulación de flujo. En comparación con el método divulgado en Li et al. 17 que genera acumulación de flujo con un algoritmo determinista de ocho nodos, el algoritmo infinito adoptado en este estudio reduce lazos en los ángulos de dirección de flujo y resultó para ser un mejor algoritmo para áreas de bajo relieve47.
En conclusión, nuestros resultados demuestran la viabilidad de modelos SPCR basados en topografía en simulando patrones de redistribución de suelo en los campos de la agricultura y distribución de la SOC. Como un método rentable para estimar poblaciones SOC y las tasas de redistribución de suelo, es aplicable a sitios con limitados datos observacionales y terrenos privados que carecen de acceso público. Estudios en el futuro, la predicción modelos podrían mejorarse con más refinamiento y la disponibilidad de datos LiDAR y la inclusión de mediciones topográficos adicionales. El suelo a gran escala propiedad mapas que fueron desarrollados basados en los modelos conducirá a más comprensión de los mecanismos subyacentes a los efectos topográficos en movimiento de suelo en los paisajes agropecuarios y el destino de SOC en la cuenca y escalas regionales.

Redistribución de suelo (erosión y deposición) ejerce efectos significativos sobre las reservas de carbono orgánico (SOC) de suelo y dinámica. Cada vez más esfuerzos se han dedicado a investigar cómo es separado, transportado y depositado sobre el paisaje1,2,3SOC. Carbon (C) secuestro y distribución de SOC están influenciados por movimiento de suelo impulsada por la gravedad inducida por agua erosión4,5,6. En campos cultivados, desplazamiento de suelo por labranza es otro proceso importante que contribuye a la redistribución de C7,8,9. Erosión de labranza provoca un movimiento considerable red descendente de las partículas del suelo y conduce a una variación de suelo dentro del campo10. Erosión hídrica y la labranza son afectados significativamente por topografía del paisaje, que determina la ubicación de sitios de deposicionales y erosivos11. Por lo tanto, regulación de la erosión de suelo eficaz y C investigación dinámica en las llamadas tierras agrícolas para una mejor comprensión de los controles topográficos sobre erosión del suelo y los movimientos.
Varios estudios han investigado los efectos de la topografía en la redistribución de suelo y asociados SOC dinámica9,12,13,14,15,16, 17. van der Perk et al. 12 informó que factores topográficos explicaron el 43% de la variabilidad en la redistribución de la tierra. Rezaei y Gilkes13 encontraron SOC mayor en los suelos un aspecto sombrío, debido a temperaturas más bajas y menos evaporación en comparación con otros aspectos de las dehesas. Topografía que tenga efectos más importantes de redistribución de suelo en tierras agrícolas con el tratamiento de labranza tradicional que con labranza mínima, debido a las interacciones entre accidentes geográficos y labranza prácticas9. Sin embargo, estos resultados se derivan fundamentalmente de las observaciones de campo, que presentan dificultades en la investigación de las propiedades del suelo en una escala espacial más amplia. Hay una necesidad apremiante de desarrollar nuevas estrategias para efectivamente entender patrones espaciales de las propiedades del suelo en cuencas y escalas regionales.
El objetivo de este estudio es desarrollar modelos eficientes para simular la redistribución de la tierra y la distribución de la SOC. Modelos basados en la topografía mediante mediciones topográficas como predictores han sido desarrollados para cuantificar los procesos de erosión y deposición del suelo. En comparación con empírica basada o en proceso de erosión podrían desarrollarse modelos que emplearon muestreos de campo discretas para simular suelo erosión18,19, modelos basados en la topografía basada en la información topográfica derivado de digital modelos de elevación (DEMs) con altas resoluciones. Este enfoque permite simulaciones de propiedad de suelo continuo en la cuenca o escala regional. En las últimas décadas, exactitud de la información topográfica ha mejorado sustancialmente, con el aumento de la disponibilidad de datos de alta resolución detectada remotamente. Aunque estudios previos han utilizado modelos basados en la topografía para simular suelo propiedades12,20,21,22, la mayoría de estas investigaciones utiliza una sola métrica topográfica o categoría de mediciones topográficas (métricas topográficas locales, no local o combinadas), que puede no haber suficientemente explorado topográficos impactos sobre la actividad microbiana del suelo. Por lo tanto, para obtener una mejor comprensión de los controles de la topografía en la erosión del suelo y la dinámica de C, examinamos un conjunto amplio de mediciones topográficos incluyendo métricas topográficas locales, no local y combinados y desarrollado múltiples variable basado en la topografía modelos para simular la dinámica de propiedad del suelo. Aplicaciones de estos modelos se esperan que proporcionen apoyo científico para mejor control de la erosión del suelo y la gestión de tierras agrícolas.
Mediciones topográficas se clasifican generalmente en tres categorías: Mediciones topográficas a) local, mediciones topográficas b) no locales o mediciones topográficas c) combinado. Mediciones topográficas locales se refieren a características locales de un punto en la superficie de la tierra. Mediciones topográficas no locales se refieren a las ubicaciones relativas de los puntos seleccionados. Mediciones topográficas combinados integran mediciones topográficas locales y no locales. Una serie de mediciones topográficas que afectan a la erosión del suelo y deposición se utilizaron en este estudio para investigar los controles topográficos de movimiento de suelo y las poblaciones de C (tabla 1). En concreto, hemos utilizado cuatro mediciones topográficas locales [pendiente, curvatura de perfil (P_Cur), plan de curvatura (Pl_Cur), curvatura general (G_Cur)], siete mediciones topográficas no locales [acumulación de flujo (FA), relieve topográfico, apertura positiva (POP), ascendente pendiente (UpSl), longitud de la trayectoria de flujo (FPL), índice de pendiente (DI), Cuenca (CA)], y tres mediciones topográficos [índice de humedad topográfica (TWI), índice de alimentación de corriente (SPI) y factor longitud de pendiente (LS)].

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1151px;" width="1150">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td>Light Detection and Ranging (LiDAR) data&#160;</td>
			<td style="width:233px;"></td>
			<td style="width:256px;">http://www.geotree.uni.edu/lidar/</td>
			<td style="width:355px;">Collected from the GeoTREE LiDAR mapping project&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">LECO CNS 2000 elemental analyzer&#160;</td>
			<td>LECO Corp., St. Joseph, MI</td>
			<td style="width:256px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Canberra Genie-2000 Spectroscopy System</td>
			<td>CANBERRA Industries</td>
			<td style="width:256px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:307px;">Geographic positioning system</td>
			<td>Trimble&#160;</td>
			<td style="width:256px;">RTK 4700 GPS</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">ArcGIS</td>
			<td>ESRI, Redlands, CA</td>
			<td style="width:256px;">10.2.2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:307px;">Statistical Analysis System&#160;</td>
			<td>SAS Institute Inc</td>
			<td style="width:256px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="23">
			<td height="23" style="height:23px;">System for Automated Geoscientific Analysis&#160;</td>
			<td>University of G&#246;ttingen, Germany&#160;</td>
			<td>v. 2.2.5, http://www.saga-gis.org/</td>
			<td>GNU General Public License</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

use of principal components for scaling up topographic models to map soil redistribution and soil organic carbon

Paisaje de topografía es un factor crítico que afecta a la formación del suelo y desempeña un papel importante en la determinación de las propiedades del suelo en la superficie de la tierra, como lo regula el movimiento de suelo impulsada por la gravedad inducido por actividades de escurrimiento y labranza. La reciente aplicación de datos de rangos (LiDAR) y detección de luz es prometedora para generar métricas topográfica de alta resolución espacial que se pueden utilizar para investigar la variabilidad de propiedad del suelo. En este estudio, se utilizaron quince mediciones topográficos derivados de datos LiDAR para investigar efectos topográficos en redistribución del suelo y distribución espacial del carbono orgánico del suelo (COS). Específicamente, se analizó el uso de componentes principales topográficos (cursos de política comercial) para la caracterización de mediciones de la topografía y la regresión por componentes principales (SPCR) para desarrollar modelos SOC en escalas de sitio y la cuenca y la erosión del suelo basado en la topografía. Desempeño de modelos SPCR se evaluó contra paso a paso modelos de regresión de cuadrados (SOLSR) menos ordinario. Los resultados mostraron que los SPCR modelos modelos SOLSR superaron en la predicción de las tasas de redistribución de suelo y densidad SOC a diferentes escalas espaciales. Elimina el uso de cursos de política comercial potencial colinealidad entre las variables individuales de entrada y reducción de la dimensionalidad por análisis de componentes principales (PCA) disminuye el riesgo de sobreajuste de los modelos de predicción. Este estudio propone un nuevo enfoque para el modelado de redistribución de suelo a través de diferentes escalas espaciales. Para una aplicación, acceso a tierras privadas a menudo es limitado, y la necesidad de extrapolar los resultados de sitios de estudio representativos a valores más grandes que incluyen terrenos privados puede ser importante.

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Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

Procesos del paisaje son componentes críticos de formación del suelo y desempeñan un papel importante en la determinación de las propiedades del suelo y la estructura espacial en paisajes. Proponemos un nuevo enfoque mediante regresión por componentes principales para predecir la redistribución de la tierra y carbono orgánico del suelo a través de diferentes escalas espaciales.

Uso de componentes principales para el escalado de modelos topográficos a mapa de redistribución de la tierra y el suelo de carbono orgánico

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo agrícola, como cómo la topografía del paisaje puede afectar la erosión del suelo y la dinámica de la materia orgánica del suelo. La principal ventaja de esta técnica es que es aplicable a sitios con observaciones limitadas, y proporciona una estimación rentable de las reservas de carbono orgánico del suelo y los procesos de redistribución del suelo. En primer lugar, recopile datos del sitio web de GeoTREE Light Detection and Ranging Mapping Project.Seleccione el tipo de contorno y la región para acercar a un área específica. A continuación, dibuje un polígono para descargar la detección de luz y las teselas de rango para el área de estudio seleccionada. Convierta la detección de luz sin procesar y los datos de rango en un archivo LAS utilizando la herramienta de mapeo del sistema de información geográfica.A continuación, genere modelos de elevación digitales, o DEMS, con una resolución espacial de tres metros mediante la interpolación inversa ponderada por distancia. Filtre el DEMS de tres metros dos veces con un filtro de paso bajo de tres núcleos para reducir los ruidos asociados con la variación local. Para generar métricas topográficas, primero haga clic en Importar ráster en la sección Importar/Exportar para importar el DEMS de tres metros filtrado a SAGA.A continuación, haga clic en el módulo Pendiente, Aspecto, Curvatura de SAGA con la configuración predeterminada para generar la pendiente, la métrica relacionada con la curvatura y la métrica de curvatura general utilizando los DEM filtrados. Haga clic en el módulo descendente de acumulación de flujo de SAGA y seleccione Infinito determinista como método para generar la métrica de acumulación de flujo utilizando los DEM filtrados. Después de esto, haga clic en el módulo Apertura topográfica saga con la configuración predeterminada para generar la métrica de apertura positiva utilizando una imagen amplificada del eje z filtrada.La ampliación de las distancias verticales en los modelos de elevación digital mejora la distinción de apertura positiva en sitios con una superficie relativamente plana. Haga clic en el módulo LS-Factor Field Based de SAGA con la configuración predeterminada para generar las métricas de pendiente y factor de longitud de pendiente mediante los DEM filtrados. A continuación, haga clic en el módulo Longitud de ruta de flujo de SAGA con la configuración predeterminada para generar la métrica de longitud de ruta de flujo mediante los DEM filtrados.Haga clic en el módulo Degradado de distancia de pendiente descendente de SAGA con la configuración predeterminada para generar la métrica de índice de pendiente descendente utilizando los DEM filtrados. Ahora, haga clic en el módulo SAGA Wetness Index y seleccione el área de captación absoluta como el tipo de área para generar el área de captación y las métricas de índice de humedad topográfica utilizando los DEM filtrados. Haga clic en el módulo Stream Power Index de SAGA y seleccione el área de captación pseudoespecimétrica como la conversión de área para generar la métrica de índice de potencia de flujo mediante los DEM filtrados.Después de esto, genere mapas de elevación máxima con varios radios. Filtre los mapas de elevación máxima dos veces a través de un filtro de paso bajo de tres núcleos. Restar el DEM de tres metros filtrado de los mapas de elevación máxima filtrados para obtener una serie de mapas de relieve.Extraiga una serie de variables de relieve en varias ubicaciones. Realice análisis de componentes principales en las variables de desahogo para convertir las desahogos en componentes de relieve topográfico. Seleccione componentes principales que expliquen más del 90% de varianza del dataset de desahogo como métricas de desahogo topográfico.Estandarice los siete mapas de relieve utilizando la media y la desviación estándar. Cree componentes principales de desahogo por suma del desahogo topográfico estandarizado ponderado por las cargas correspondientes. Al crear la métrica de relieve, es importante generar imágenes de relieve a varias escalas espaciales para limitar las incertidumbres asociadas con la selección arbitraria de radio porque los controles de relieve en las propiedades del suelo podrían verse influenciados por escalas espaciales de relieve.Seleccione una serie de ubicaciones de campos de tierras de cultivo que puedan representar adecuadamente las características paisajísticas del área de estudio y varios campos representativos de tierras de cultivo a pequeña escala que se pueden muestrear intensamente. Cargue todas las coordenadas de ubicación de ejemplo en un sistema de posicionamiento geográfico basado en código y localícelas físicamente en el campo. A continuación, recoja tres muestras para cada ubicación de muestreo de la capa superior del suelo de 30 centímetros utilizando una sonda push.Registre la información de coordenadas geográficas de las ubicaciones de muestreo utilizando el sistema de posicionamiento geográfico. Después de esto, tamizar la muestra de suelo con una pantalla de dos milímetros. Pesar las muestras de suelo después del secado.Calcule la densidad del suelo utilizando los volúmenes totales de muestra en lugares de muestreo y pesos. Mezclar las tres muestras de la misma ubicación para obtener una muestra de suelo compuesto. Moler una submuestra de 10 gramos del suelo tamizado a un polvo muy fino con un molino de rodillos.Ahora, mida el contenido total de carbono del suelo en la muestra fresada por rodillos a través de la combustión en un analizador elemental CN a una temperatura de 1350 grados celsius. Después de hornear la materia orgánica del suelo en un horno, estimar el contenido de carbono de carbonato de calcio mediante el análisis del carbono restante. Ahora, coloque las muestras de suelo tamizado a granel de dos milímetros en vasos de Marinelli, y sellarlas.Coloque el vaso de precipitados en el detector y mida la concentración de cesio de cada muestra a través de un análisis de rayos gamma utilizando un sistema de espectroscopia que recibe entradas de tres cristales de germanio coaxial de alta pureza en analizadores de 8. 192 canales. Registre la salida de concentración de cesio. Por último, calcule la tasa de redistribución del suelo utilizando el inventario de cesio aplicando el Modelo de balance de masas II en un programa de complemento de hoja de cálculo.460 ubicaciones de campos de cultivo fueron seleccionadas al azar para derivar información topográfica en la Cuenca de Walnut Creek en Iowa. Los resultados de los análisis de correlación entre las métricas topográficas y la densidad de carbono orgánico del suelo, la redistribución del suelo se presentan aquí. El índice topográfico de humedad y el relieve topográfico a gran escala mostraron las correlaciones más altas con las tasas de densidad y redistribución del suelo, respectivamente.Los patrones espaciales de las dos métricas mostraron valores altos en el área de depresal y valores bajos en áreas inclinadas y de cresta. Sin embargo, las diferencias entre las dos métricas ocurrieron en áreas de cuneta, donde el índice de humedad topográfica presentaba valores extremadamente altos, pero los valores de relieve topográfico a gran escala no eran diferentes de las áreas adyacentes. Aquí se enumeran cinco componentes principales topográficos que se seleccionaron para crear modelos basados en topografía.Más del 70 y el 65% de la variabilidad en la densidad de carbono orgánico del suelo y las tasas de redistribución del suelo se explicaron por el modelo de regresión mínimo común y corriente escalonada con variables enteras, respectivamente. Para los modelos con covariable colineal eliminado, las eficiencias de simulación fueron ligeramente inferiores al modelo de regresión mínimo cuadrada ordinario escalonada con un modelo de variables enteras. Para los modelos SPCR, se observan eficiencias de simulación similares a las del modelo de regresión mínimo cuadrada ordinario escalonada con covariable colineal eliminada.Los mapas de redistribución del suelo y densidad de carbono orgánico del suelo generados a partir de los modelos SPCR revelaron patrones consistentes entre las simulaciones de modelos y las mediciones de campo. Esta técnica allana el camino para que los investigadores en el campo de la agricultura exploren la redistribución del suelo y los patrones de materia orgánica a escalas hidrográficas y regionales. La técnica podría mejorarse con un mayor refinamiento de la detección de luz y los datos de alcance y la inclusión de métricas topográficas adicionales.

Research

JoVE Journal

Environment

Design and Operation of a Continuous 13C and 15N Labeling Chamber for Uniform or Differential, Metabolic and Structural, Plant Isotope Labeling

Design and Operation of a Continuous 13C and 15N Labeling Chamber for Uniform or Differential, Metabolic and Structural, Plant Isotope Labeling

Diseño y aplicación de un continuo<sup&gt; 13</sup&gt; C y<sup&gt; 15</sup&gt; N Cámara Etiquetado de Uniforme o Diferencial, metabólico y estructural, Planta de isótopos de etiquetado

Tracing rare stable isotopes from plant material through the ecosystem provides the most sensitive information about ecosystem processes; from CO2 fluxes ...

Investigación

Medio ambiente

A Protocol for Conducting Rainfall Simulation to Study Soil Runoff

Un protocolo para la realización de precipitaciones simulación para estudiar la escorrentía del suelo

Rainfall is a driving force for the transport of environmental contaminants from agricultural soils to surficial water bodies via surface runoff. The ...

Assessment of Labile Organic Carbon in Soil Using Sequential Fumigation Incubation Procedures

Evaluación de la lábil de carbono orgánico en el suelo Uso de procedimientos de incubación secuencial Fumigación

Management practices and environmental changes can alter soil nutrient and carbon cycling. Soil labile organic carbon, a readily decomposable C pool, is ...

A Gusseted Thermogradient Table to Control Soil Temperatures for Evaluating Plant Growth and Monitoring Soil Processes

Una tabla de fuelle Thermogradient para controlar las temperaturas del suelo para evaluar el crecimiento de la planta y Seguimiento de los procesos del suelo

Thermogradient tables were first developed in the 1950s primarily to test seed germination over a range of temperatures simultaneously without using a ...

Protocols for Quantifying Transferable Pesticide Residues in Turfgrass Systems

Protocolos para la cuantificación de residuos de plaguicidas transferibles en Sistemas de céspedes

Plant canopies in established turfgrass systems can intercept an appreciable amount of sprayed pesticides, which can be transferred through various routes ...

Nanopore DNA Sequencing for Metagenomic Soil Analysis

Secuencia de la DNA Nanopore para análisis de metagenómica suelo

This article describes the steps for construction of a DNA library from soil, preparation and use of the nanopore flow cell, and analysis of the DNA ...

Measuring and Mapping Patterns of Soil Erosion and Deposition Related to Soil Carbonate Concentrations Under Agricultural Management

Medición y mapeo de patrones de erosión y deposición relacionadas las concentraciones de carbonato de suelo bajo manejo agrícola

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes ...

Improving Infrared Spectroscopy Characterization of Soil Organic Matter with Spectral Subtractions

Mejorar la caracterización de la espectroscopia infrarroja de materia orgánica del suelo con restas espectrales

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic ...

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Técnicas analíticas de alta resolución complementarias solo rendimiento para caracterizar mezclas complejas de materia orgánica Natural

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Microplot Design and Plant and Soil Sample Preparation for 15Nitrogen Analysis

Microplot Design and Plant and Soil Sample Preparation for 15Nitrogen Analysis

Diseño de microparplots y preparación de muestras de plantas y suelos para 15 análisisde nitrógeno

Many&#160;nitrogen fertilizer studies evaluate the overall effect of a treatment on end-of-season measurements such as grain yield or cumulative N losses. ...