基于不同模型不同指纹因子的东北黑土区小流域泥沙来源分析

摘要

基于指纹识别技术计算了东北黑土区典型小流域不同侵蚀产沙源地的泥沙贡献比。通过分析农地、林地、草地表层土以及侵蚀沟样品中的33种物质,使用非参数检验和多元判别分析筛选出包括P、Ce、Ga、Rb和137Cs组成的最优复合指纹因子,并将放射性核素137Cs和210Pbex作为第2组指纹因子,将最优复合指纹因子中的单个因子分别作为单因子,作为第3组指纹因子,分别利用多元混合线性模型、Bayesian模型和单因子解析解等泥沙来源指纹分析方法计算了表层土和侵蚀沟的相对泥沙贡献比。结果表明:基于不同模型不同指纹因子的泥沙来源贡献比结果虽不尽相同,但无重大差别。利用多元混合线性模型计算时,由放射性元素137Cs和210Pbex作为指纹因子计算的泥沙来源(表层土47.5%,侵蚀沟52.5%),与最优复合指纹因子计算的泥沙来源(表层土44.6%,侵蚀沟55.4%)基本一致;利用Bayesian模型计算时,由放射性元素137Cs和210Pbex作为指纹因子计算的表层土和侵蚀沟的泥沙贡献比约各占1/2,而利用最优复合指纹因子计算得到的泥沙贡献比中,表层土(58.8%)多于侵蚀沟(41.2%);以复合指纹因子中单个因子为指纹因子计算解析解,P、Ga、Ce、137Cs 4个因子的判别能力较强,能有效判别泥沙物源区;为保证泥沙贡献比计算结果的精确性,有必要确定各模型的计算精度,并挖掘具体的影响因素,调整参数或算法,为模型改进提供依据。研究发现,面积占比不足1%的侵蚀沟贡献了流域近1/2的泥沙,表明侵蚀沟发育引起的土壤流失不容小觑,应加强对该区侵蚀沟道的治理。