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
Description: Watch this Scientific Journal Video about Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon at JoVE.com

Bu araştırma USDA doğal kaynakları koruma hizmeti ile birlikte Ulusal Koruma etkileri değerlendirme projesi (URM'leri 67-3A75-13-177) sulak bileşeni tarafından desteklenmiştir.

1. topografik analizleri
<ol><li>Dijital veri önişlem<ol>
<li>GeoTREE LiDAR haritalama proje Web sitesinden LIDAR veri toplamak. "Sınır türü" ve "bölge" belirli bir alanı yakınlaştırmak için seçin. Seçilen çalışma alanı için LiDAR fayans indirmek için bir çokgen çizer.</li>
		<li>Ham LIDAR veri coğrafi bilgi sistemi (CBS) haritalama aracı kullanarak bir LAS dosya dönüştürme.</li>
		<li>DEMs bir 3-m Uzaysal Çözünürlük ters mesafe ağırlıklı ilişkilendirme kullanarak oluşturun.</li>
		<li>Filtre 3-m DEMs iki kez sesler azaltmak için 3-çekirdek düşük geçiş filtresi ile yerel varyasyon ile ilişkilendirin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Topografik ölçüm üretimi<ol>
<li>Topografik ölçümlerini üretmek için önce sistem otomatik Geoscientific Analizi (destan)23en son sürümünü karşıdan yükleyin. "İçe filtre uygulanmış 3-m DEMs destan almak için Raster" alma/verme bölümünde'ı tıklatın.</li>
		<li>Yamaç oluşturmak için varsayılan ayarları ile destan "Yamaç, boy, eğrilik" modül'ü tıklatın ve eğrilik ile ilgili [profil eğriliği (P_Cur), planı eğriliği (Pl_Cur) ve genel eğriliği (G_Cur)] ölçümleri kullanarak filtre uygulanmış DEMs (Şekil 1).</li>
		<li>Destan "Akışı birikimi (yukarıdan aşağıya)" modül'ü tıklatın ve "Deterministik sonsuz" yöntemi olarak süzülmüş DEMs kullanarak akış birikimi (FA) ölçü oluşturmak için seçin.</li>
		<li>"SAGA topografik açıklık" modülü varsayılan ayarlarla bir filtre uygulanmış z ekseni güçlendirilmiş görüntü kullanarak pozitif açıklık (POP) ölçü oluşturmak için tıklatın.</li>
		<li>Destan "LS-faktör (alana göre)" modülü uzunluğu faktör (LS_FB) ölçümleri kullanarak filtre uygulanmış DEMs eğimlidir ve o eğim (Upsl) oluşturmak için varsayılan ayarları ile tıklatın.</li>
		<li>Filtre uygulanmış DEMs kullanarak akış yolu uzunluğu (FPL) ölçü oluşturmak için varsayılan ayarları ile destan "Akışı yol uzunluğu" modülü tıklatın.</li>
		<li>Filtre uygulanmış DEMs kullanarak downslope dizin (DI) ölçü oluşturmak için varsayılan ayarları ile destan "Downslope mesafe degrade" modülü tıklatın.</li>
		<li>"SAGA ıslaklık Dizin" modül'ü tıklatın ve "mutlak havza" türü bir havza (CA) ve topografik ıslaklık dizin (TWI) ölçümleri süzülmüş DEMs kullanarak oluşturmak için alanı seçin.</li>
		<li>Destan "Akışı güç dizini" modül'ü tıklatın ve alanı filtre uygulanmış DEMs kullanarak akış güç dizini (SPI) ölçü oluşturmak için dönüşüm olarak "sözde belirli havza" seçin.</li>
		<li>En fazla yükseklik haritalar ile birden fazla yarıçap oluşturur. En fazla yükseklik haritalar iki kez 3-çekirdek düşük geçiş filtresi filtre. Kabartma haritalar bir dizi elde etmek için filtre uygulanmış 3-m DEM süzülmüş maksimum yükseklik haritaları çıkarmak. Yerlerden yardım değişkenlere bir dizi ayıklayın.</li>
		<li>Asıl bileşen analizi (PCA) kabartmaları topografik kabartma bileşenlerine dönüştürmek için yardım değişkenler üzerinde gerçekleştirin. Açıklamak asıl bileşenleri daha fazla % 90 varyansı yardım DataSet topografik kabartma ölçümleri seçin.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. alan veri toplama
<ol><li>Alan örnekleme<ol>
<li>Yeterli çalışma alanı peyzaj özellikleri temsil ekili arazilerinin alan yerlerde ve yoğun örneklenmiş birkaç temsilcisi küçük ölçekli ekili arazilerinin alanı sayısını seçin. Not: iki ekili arazilerinin alanlardan toplanan toprak örnekleri modeli kalibrasyon için kullanılmıştır. Tüm çalışma alanından toplanan toprak örnekleri modeli doğrulama için kullanılmıştır.</li>
		<li>Tüm örnek Konum koordinatlarını bir kod tabanlı coğrafi konumlandırma sistemi (GPS) upload ve fiziksel olarak onları alanları bulun.</li>
		<li>3 örnekleri her örnekleme konum için bir itme sonda (3.2 cm çapında) kullanarak en iyi 30 cm toprak katmanı toplamak. Not: Toprak örnekleri 30-50 cm katmanlardan nerede tortu birikimi bekleniyordu sitelerinde toplanmıştır. Her örnek hacmi 241 cm3oldu.</li>
		<li>GPS kullanarak konumları örnekleme, coğrafi koordinat bilgileri kaydetmek.</li>
		<li>Toprak örneklerini örnekleme mekanlar ve ağırlık toplam örnek birimlerin bilgileri kullanarak 48 h. Calculate toprak yoğunluğu için 90 ° C'de kuruduktan sonra tartın. Üç örnek bir bileşik toprak örneği almak için aynı konumdan karıştırın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Toprak numune hazırlama<ol>
<li>Bileşik toprak örnekleri ile 2 mm perde elek.</li>
		<li>10 g subsample çok ince bir toz için elenmiş toprak silindiri değirmen ile eziyet.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Toprak örneği analizleri<ol>
<li>Toprak toplam karbon (C) öğütülmüş silindir örneklerinde yanma CN elemental analyzer 1350 ° c sıcaklıkta üzerinde aracılığıyla içerik ölçmek Kalsiyum karbonat C içerik toprak organik madde 16 h bir fırın için 420 ° c sıcaklıkta pişirme sonra kalan C analiz ederek tahmin ediyoruz.</li>
		<li>SOC içeriği (%) kalsiyum karbonat C içeriği toplam toprak C içeriği üzerinden çıkararak hesaplar. SOC içeriği (%) toprak yoğunluğu kullanarak SOC yoğunluğu (kg m-2) dönüştürün.</li>
		<li>Toplu 2 mm süzülen toprak örnekleri Marinelli şişeler içinde koymak ve onları mühür. 137Cs konsantrasyonu (bkz: malzemeler tablo girişleri üç yüksek saflıkta koaksiyel germanyum kristalleri (HpCN30% verim) 8192 kanallı Analizörleri alır bir spektroskopisi sistemi kullanarak gama ışını analizi ile her örneğinin ölçmek ).</li>
		<li>Bir analitik karışık radyonüklid standart11kullanarak sistemi kalibre. 137Cs konsantrasyon 137Cs stok için toprak yoğunluğu kullanarak dönüştürmek.</li>
		<li>137Cs stok Walling ve ark. tarafından geliştirilen bir elektronik sayfa programında eklentisi kütle denge modeli II (MBMII) uygulayarak kullanarak toprak yeniden dağıtım oranını hesaplamak 24.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. topografya tabanlı modeli geliştirme
<ol><li>Topografik asıl bileşen tahmini<ol>
<li>Tüm çalışma alanı ve küçük ölçekli ekili arazilerinin alanları yerlerde örnekleme için topoğrafik ölçümler ayıklayın.</li>
		<li>Tüm çalışma alanı örnekleme konumlarda topografik ölçümlerini ortalama ve standart sapma kullanılarak standart hale getirmek. Topografik ölçüm yükleri her bileşen PCA istatistiksel yazılım paketi ile kullanarak standart topografik ölçümlerini dayalı tahmin ediyoruz. Her topografik asıl bileşen (TCK) topografik ölçüm yükleri toplamak ve tüm ölçümleri varyansını % 90'ı açıklamak en iyi Olsen seçin.</li>
		<li>Küçük ölçekli ekili arazilerinin alanları örnekleme konumlarda topografik ölçümlerini standartlaştırmak. Her konum için üst Olsen toplamına karşılık gelen yükleri WCW örnekleme konumlardan tarafından ağırlıklı standart topografik ölçümleri hesaplayın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Modeli kalibrasyon<ol>
<li>Kademeli sıradan en azından kare regresyon (SOLSR) SOLSRf modelleri topografya tabanlı SOC yoğunluğu ve toprak yeniden dağıtım oranları küçük ölçekli ekili arazilerinin alanlarındaki tüm topografik ölçümlerini dayalı geliştirmek için gerçekleştirin. Akaike bilgi kriteri (AIC) ve bırak-bir-out çapraz doğrulama topografik ölçümlerini en çok monte SOLSRf modelleri için en iyi kombinasyonu seçmek için kullanın.</li>
		<li>Eşdoğrusallık varyans enflasyon faktörü (VIF) kullanarak topografik değişkenler arasında kontrol edin. En büyük VIF değişkenlerle kaldırmak (VIF ≥ 7,525) ve VIF yeniden denetleyin. Tüm değişkenleri VIFs < 7.5 olana değişkenleri kaldırın. Topografya tabanlı SOLSRr modeller SOC yoğunluk için geliştirmek ve yeniden dağıtım oranları kaldırılan yüksek Eşdoğrusallık değişkenleri olan topografik ölçümlere göre toprak SOLSR gerçekleştirin. AIC ve bırak-bir-out çapraz doğrulama en çok monte SOLSRr modelleri için en iyi kombinasyonu seçmek için kullanın.</li>
		<li>SPCR modellerinde topografya tabanlı SOC yoğunluğu geliştirmek ve yeniden dağıtım oranları küçük ölçekli ekili arazilerinin alanlarındaki Olsen temel toprak kademeli asıl bileşen regresyon (SPCR) gerçekleştirin. AIC ve bırak-bir-out çapraz doğrulama Olsen optimal birleşimi en çok monte SPCR modelleri için seçmek için kullanın.</li>
		<li>Belirlenmesi (Radj2), Nash-Sutcliffe verimlilik (NSE) ve ölçülen verileri (RSR)'in standart sapması için Ortalama karekök hata oranını modeli verimliliği değerlendirmek için ayarlanan katsayısını hesaplar.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Modeli değerlendirme<ol>
<li>SOC yoğunluğu tahmin ve tahmini modelleri uygulayarak yeniden dağıtım oranları tüm çalışma alanı içinde toprak.</li>
		<li>Gelişmiş modeli tahmin SOC yoğunluğu ölçüm veri kümesi ile karşılaştırarak doğrulama ve yeniden dağıtım oranları tüm çalışma alanı içinde toprak. Radj2, NSE ve RSR kullanarak modeli performansları değerlendirmek değerleri.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

SOLSRf modelleri yapılmasından alan ölçekte SPCR modellere kıyasla biraz daha iyi performans vardı. Ancak, bazı SPI ve CA (r > 0,80), gibi topografik ölçümlerini birbirleri ile yakından ilişkili. Eşdoğrusallık belirsizlikler modeli Öngörüler için ekleyebilirsiniz. Nedeniyle multicollinearity Öngördürücüleri arasında küçük değişiklikler girdi değişkenlerini modeli Öngörüler41önemli ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle, SOLSRf modelleri kararsız olma eğilimi ve düşük gösterdi SOC yoğunluğu ve toprak yeniden dağıtım havza ölçeği hızında simülasyonlar verimliliği. SPCR modelleri önemli ölçüde tahmin havza ölçeğinde SOC dağılımın SOLSRf modellerinde geride. Olsen multicollinearity karşılıklı olarak bağımsız (dik) bileşenlerine on beş topografik ölçümlerini dönüştürerek ortadan kaldırmak. Dönüşüm aynı zamanda topoğrafik ölçümler arasındaki temel ilişkiyi ortaya çıkardı. Bileşenleri topografik ölçümlerini yüksek yükleri (> 0,35) tarafından belirtildiği gibi TPC1, TPC2, TPC3, TPC6 ve TPC7 sırasıyla akış hızı, toprak su içeriği, ikinci tur birim, akış sapma ve akışını hızlandırma, ile ilişkili bulunmuştur. Kayma toprak yeniden dağıtım oranları ve SOC dağıtım son derece toprak su içeriği ile ilişkili ve ikinci tur bu gösterdi Fox ve özelikle2, çalışma ile tutarlıdır WCW ıraksak evrim süreçleri sonucu topraktan aşınmış Upland akışı bir alçak kabartma tarım havza ıraksak evrim süreçleri sonucu etkiledi.
Ayrıca, SPCR modelleri daha az tahmin değişkenleri SOLSRf ve SOLSRr modelleri daha fazla tahmin modelleri42,43uydurma riski düşürülmüştür. Veri yorumlama zorluk artırmak ve yüksek Y'deki modeli simülasyonları41,44,45, neden tüm SOLSR modelleri fazla altı değişkenleri vardı. Bu SOLSR modeller SPCR modelleri tarafından WCW içinde daha düşük tahmin verimliliği için sorumlu olabilir.
Topografya-toprak yeniden dağıtım ve ilişkili SOC dinamikleri simüle avantajları tabanlı SPCR modelleri var. İlk, topografik bilgi kolayca DEMs elde edilebilir. Artan erişilebilirliğini son yüksek uzaysal çözünürlük LIDAR veri DEM kaynaklı manzara topografya doğruluğunu geliştirmek ve araştırmalar sınırlı alan gözlemleri ile bölgelerde yarar yardımcı olabilir. İkinci olarak, bir dizi topografik ölçümlerini ve istatistiksel analizleri kullanarak, topografya tabanlı modeller verimli toprak yeniden dağıtım ve SOC dağıtım modelleri ölçmek. Üçüncü olarak, asıl bileşen uygulanması etkili topografik ölçüm multicollinearity ile ilgili önyargıları azaltmak ve birden çok kayma ölçekler için uygulandığında kademeli regresyon modelleri kararlılığını artırmak.
Ancak, SPCA modelleri modeli geliştirme sırasında değişkenleri tarafından sınırlandırılabilir. LIDAR veri uygulamasını ekolojik çalışmalarda artmış olmasına rağmen elde yararlı topografik bilgi için yöntemleri henüz tam olarak araştırılmalıdır değil. Bu çalışmada, TWI ve LsRe en yüksek korelasyon SOC yoğunluğu ve toprak yeniden dağıtım fiyatlar, sırasıyla gösterdi. Ancak, dikkate alınmaz başka topografik değişkenler eşit olabilir veya toprak erozyonu ve C dinamikleri açıklayan daha önemli. Ayrıca, toprak erozyon değişkenlik neden olabilir, yönetim uygulamaları gibi diğer faktörler bu çalışmaya dahil değildi. Örneğin, toprak işleme maksimum eğim yönüne paralel iken, erozyonla toprak o46dönüm slantwise toprak işleme erozyon göre çift. Bu nedenle, farklı toprak işleme uygulamaları da azaltılmış tahmin verimliliği SPCR modelleri için bir sebep olabilir.
Çalışma kağıt Catena17' yayınlanan dayanmaktadır. Bir mekanik tabanlı analiz Catena kağıt gibi toprak özellikleri ve toprak hareketi topografik etkiler yerine, burada biz topografik ölçümlerini miktarının ve topografya tabanlı modeller geliştirmek için yöntemleri üzerinde duruldu. Biz fizibilite ve topografya tabanlı modeller toprak özellikleri kayma yapısını çalışmalarda kullanmanın avantajları tartışıldı. Bu arada, biz bizim modelleri algoritmalar yamaç uzunluğu faktörü ve akış birikimi güncelleştirerek geliştirilmiş. Yamaç uzunluğu faktörü ölçüm ölçeğini alanın alan için sınırlı. Ayrıca, belirli Infinity algoritma akış birikimi üretimi için kullanıldı. Li ve ark. içinde bildirilen yöntemi ile karşılaştırıldığında akış birikimi deterministic sekiz düğümlü algoritma, bu çalışmada kabul Infinity algoritması ile oluşturulan 17 döngüler akış yönünü Angles azaltır ve alçak kabartma alanları47için daha iyi bir algoritma olduğunu kanıtladı.
Sonuç olarak, bizim sonuçlar SPCR modelleri topografya tabanlı SOC dağıtım ve tarım alanlarında toprak yeniden dağıtım modelleri simüle içinde fizibilite gösterilmektedir. SOC hisse senetleri ve toprak yeniden dağıtımı oranlarını tahmin etmek için düşük maliyetli bir yöntem olarak sınırlı gözlemsel verilere ve özel toprakları kamu erişim eksik siteleri için geçerlidir. Gelecekte çalışmaları, modelleri daha fazla incelik ve LIDAR veri kullanılabilirliği ve ek topografik ölçümlerini eklenmesi ile gelişmiş olabilir tahmin. Modelleri alan geliştirilen büyük ölçekli toprak Özellik eşlemeleri topografik etkileri toprak hareket tarım manzara ve havza ve bölgesel ölçeklerde SOC kaderi üzerinde yatan mekanizmaları daha fazla anlayış için yol açacaktır.

Toprak yeniden dağıtım (Aşındırma ve biriktirme) toprak organik karbon (SOC) hisse senetleri ve dinamikleri üzerinde önemli etkileri giderek artan. Artan çabaları nasıl SOC ilişkisi kesildi, taşınan ve üzerinde peyzaj1,2,3yatırılır soruşturma için tahsis edilmiştir. Carbon (C) tutma ve SOC dağıtım yerçekimi tahrik toprak hareketi su erozyonu4,5,6tarafından indüklenen tarafından etkilenmektedir. Ekili alanlarda, toprak translocation toprak işleme tarafından C yeniden dağıtım7,8,9' a katkıda bulunan başka bir önemli bir süreçtir. Toprak erozyon toprak parçacıklar önemli net downslope hareketinin neden olur ve bir alan içinde toprak değişimi10' a yol açar. Su ve toprak erozyon önemli ölçüde erosional ve depositional siteleri11yerlerini belirler manzara topografya tarafından etkilenen. Bu nedenle, etkili toprak erozyon yönetmelik ve C dinamik soruşturma daha iyi topografik kontrollerin üzerinde anlamak için tarım arazileri çağrıları erozyon toprak ve hareketleri.
Çeşitli çalışmalarda topografya toprak yeniden dağıtım ve ilişkili SOC dynamics9,12,13,14,15,16, etkilerini araştırdık 17. van der dikmek vd. 12 topoğrafik etkenler toprak yeniden dağıtım değişkenlik % 43 açıkladı bildirdi. 13 rezaei ve Gilkes daha yüksek SOC gölgeli bir yönü, düşük sıcaklıklar nedeniyle ve daha az zaman rangelands diğer yönleri göre buharlaşma topraklarda bulunan. Topografya toprak yeniden dağıtım içinde bu minimum toprak işleme, onun arasındaki etkileşimler nedeniyle ile daha geleneksel toprak işleme tedavi ile tarım arazileri üzerinde daha önemli etkileri olabilir ve9toprak işleme uygulamaları. Ancak, bu bulgular öncelikle toprak özellikleri daha geniş bir kayma ölçekte soruşturma zorlukları sunmak alan gözlemleri elde edilmiştir. Etkili bir dönüm noktası ve bölgesel ölçeklerde toprak özelliklerinin kayma düzenlerini anlamak için yeni stratejiler geliştirmek için acil ihtiyaç vardır.
Bu çalışmanın amacı toprak yeniden dağıtım ve SOC dağıtım benzetimi yapmak için verimli modeller geliştirmektir. Topografya tabanlı modeller Öngördürücüleri toprak erozyon ve birikimi süreçleri ölçmek için geliştirilmiş gibi topografik ölçümlerini kullanarak. İle ampirik veya işlem erozyon toprak erozyon18,19, topografya tabanlı modeller benzetimini yapmak için ayrı alan dağıtımları istihdam modelleri geliştirilebilir dijital üzerinden türetilmiş topografik bilgilere göre göre karşılaştırıldığında Yükseklik modelleri (DEMs) ile yüksek kararlılık. Bu yaklaşım sürekli toprak özelliği simülasyonlar havza veya bölgesel ölçekli sağlar. Son birkaç on yıl içinde topografik bilgilerin doğruluğunu büyük ölçüde, yüksek çözünürlüklü uzaktan hissedilen veri kullanılabilirliği artırma ile geliştirdi. Önceki çalışmalarda topografya tabanlı modeller toprak özellikleri12,20,21,22simüle etmek için istihdam olsa da, çoğu bu soruşturmaların bir tek topografik ölçüm veya tek kategori kullanılan topografik ölçümleri (yerel, yerel olmayan veya kombine topoğrafik ölçümler), hangi yeterince topografik etkileri üzerinde toprak mikrobiyal aktiviteyi araştırılmalıdır değil. Bu nedenle, toprak erozyonu ve C dynamics topografya denetimleri daha iyi anlaşılmasını sağlamak için biz ve yerel, yerel olmayan ve kombine topografik ölçümlerini dahil olmak üzere çoklu değişken topografya tabanlı geliştirilen topoğrafik ölçümler kapsamlı bir dizi muayene toprak özelliği dynamics benzetimini yapmak için modelleri. Bu modellerin uygulamaları daha iyi toprak erozyon kontrolü ve tarımsal arazi yönetimi için bilimsel destek sağlamak için çalışmalıdır.
Topografik ölçümlerini genellikle üç kategoriden birine kategorize edilir: a) yerel topografik ölçümlerini, b) yerel olmayan topografik ölçümlerini veya c) kombine topografik ölçümlerini. Yerel topografik ölçümlerini, toprak yüzeyinde bir noktadan yerel özelliklere bakın. Yerel olmayan topografik ölçümlerini seçili noktaları göreli konumlarını bakın. Kombine topografik ölçümlerini yerel ve yerel olmayan topografik ölçümlerini entegre. Topoğrafik ölçümler toprak erozyonu ve birikim etkileyen bir dizi toprak hareketi ve C hisse senetleri (Tablo 1) topografik denetimlere araştırmak için bu çalışmada kullanılmıştır. Özel olarak, dört yerel topografik ölçümlerini kullanılan [yamaç, profil eğriliği (P_Cur), planı eğriliği (Pl_Cur), genel eğriliği (G_Cur)], yedi yerel olmayan topografik ölçümlerini [akışı birikimi (FA), topografik kabartma, pozitif açıklık (POP), o yamaç (UpSl), akış yol uzunluğu (FPL), downslope dizin (DI), havza (CA)], ve üç topografik ölçümlerini kombine [topografik ıslaklık dizin (TWI), akım güç dizini (SPI) ve yamaç uzunluğu faktörü (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

Manzara topografya toprak oluşumu etkileyen önemli bir faktördür ve ikinci tur ve toprak işleme faaliyetleri tarafından indüklenen yerçekimi tahrik toprak hareketi düzenleyen gibi toprak özellikleri dünya yüzeyinde belirlemede önemli bir rol oynar. Işık algılama ve Ranging (LIDAR) veri son uygulama toprak özelliği değişkenlik araştırmak için kullanılan yüksek uzaysal çözünürlük topografik ölçümlerini oluşturmak için söz sahibidir. Bu çalışmada, LIDAR verilerden elde edilen on beş topografik ölçümlerini toprak dağıtılması ve toprak organik karbon (SOC) kayma dağılımını topografik etkileri araştırmak için kullanılmıştır. Özellikle, biz topografik asıl bileşenleri (Olsen) kullanımı topografya ölçümleri ve kademeli asıl bileşen regresyon (SPCR) topografya tabanlı toprak erozyonu ve site ve havza ölçeklerde SOC modelleri geliştirmek için karakterize için araştırdı. SPCR modelleri performansını kademeli sıradan en azından kare regresyon (SOLSR) modelleri karşı değerlendirilmiştir. Sonuçlar SPCR toprak yeniden dağıtım oranları ve SOC Yoğunluk kayma farklı ölçeklerde öngörmede geride SOLSR modelleri modelleri gösterdi. Olsen kullanımı bireysel giriş değişkeni arasındaki potansiyel Eşdoğrusallık kaldırır ve asıl bileşen analizi (PCA) tarafından dimensionality azaltma tahmin modelleri overfitting riskini azaltmaktadır. Bu çalışmada toprak yeniden dağıtım çeşitli kayma ölçekler model oluşturma için yeni bir yaklaşım öneriyor. Bir uygulama için özel toprakları erişim genellikle sınırlıdır ve gerek temsilcisi çalışma siteleri bulgular özel toprakları dahil büyük ayarlarına ulaşmak için önemli olabilir.

Watch this Scientific Journal Video about Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon at JoVE.com

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

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.

Toprak yeniden dağıtım ve toprak organik karbon eşlemek için topografik modellerini ölçekleme için asıl bileşenlerinin kullanımı

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

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.

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

Sürekli Tasarımı ve İşletilmesi<sup&gt; 13</sup&gt; C ve<sup&gt; 15</supÜniformalı veya Diferansiyel için&gt; N Etiketleme Odası, Metabolik ve Yapısal, Bitki İzotop Etiketleme

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

A Protocol for Conducting Rainfall Simulation to Study Soil Runoff

Toprak Debinin Eğitim için Yağmur Simülasyon yürütülmesi için protokol

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

Sıralı Fumigasyon Kuluçka Prosedürleri kullanma Toprakta Dayanıksız Organik Karbon Değerlendirilmesi

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

Bir Körüklü Thermogradient Tablo Toprak Süreçleri Bitki Büyüme değerlendirilmesi ve İzleme Toprak Sıcaklıklar Denetim

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

Çim Bitkileri Sistemlerinde Transferli Pestisit Kalıntı miktarının için Protokoller

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

Nanopore DNA sıralama Metagenomic toprak analizleri için

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

Ölçme ve toprak erozyon ve toprak karbonat konsantrasyonları tarım Yönetimi'nin altında ilgili ifade eşleme

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

Spektral Subtractions ile toprak organik madde karakterizasyonu kızılötesi spektroskopi iyileştirilmesi

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

Karmaşık doğal organik madde karışımları karakterize için tek işlem hacmi tamamlayıcı yüksek çözünürlüklü analitik teknikler

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

15Azot Analizi için Mikroplot Tasarımı ve Bitki ve Toprak Numune Hazırlama

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. ...