大興安嶺地區(qū)土壤有機質(zhì)空間變異特征及影響因素分析

都彥廷，楊光輝，張冬有

（哈爾濱師范大學(xué)寒區(qū)地理環(huán)境監(jiān)測與空間信息服務(wù)黑龍江省重點實驗室，黑龍江 哈爾濱 150025）

土壤有機質(zhì)（SOM）是土壤的重要組成部分，其不僅在生態(tài)系統(tǒng)中充當(dāng)重要角色，還起到控制作物長勢和改善土壤結(jié)構(gòu)的作用［1-2］。因此，準(zhǔn)確獲取SOM空間格局及變異特征對優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和土壤可持續(xù)利用具有重要意義。SOM受到土壤學(xué)、地球化學(xué)及環(huán)境科學(xué)等多方面學(xué)者的關(guān)注，眾多專家使用地統(tǒng)計學(xué)方法評估土壤屬性的空間分布［3-4］。如Leticia等［5］在研究烏巴圖巴灣時得出土壤粒度與SOM的相關(guān)性較強；Marchetti等［6］利用克里金插值法處理樣點信息，發(fā)現(xiàn)人為因素會促使SOM退化；陳慕松等［7］探討福安市耕地SOM空間特征時發(fā)現(xiàn)擬合指數(shù)模型是最優(yōu)模型。

近年來研究者嘗試用多光譜遙感反演探究有機質(zhì)含量變化，發(fā)現(xiàn)其反演精度會根據(jù)地表裸露度及影像分辨率的不同而產(chǎn)生差異，最佳預(yù)測模型也會隨著研究尺度和區(qū)域的不同而發(fā)生改變［8］。李欣宇等［9］使用TM影像測定海倫市SOM格局，發(fā)現(xiàn)波段1與SOM相關(guān)性極為顯著。有學(xué)者通過深入研究得出，SOM的空間異質(zhì)性受結(jié)構(gòu)性和隨機性共同影響［10］；馬紅菊等［11］研究德陽市土樣發(fā)現(xiàn)地貌與作物類型會顯著影響SOM的變異。但目前關(guān)于SOM的研究大多基于中小尺度的單一因子來進行分析，而對較大尺度、復(fù)雜影響機制的研究相對較少。

本研究以黑龍江省大興安嶺地區(qū)表層（0～20 cm）SOM為研究對象，利用野外GPS定點數(shù)據(jù)建立模型并驗證精度，配合Landsat 8多光譜影像數(shù)據(jù)提取樣品點光譜值，綜合分析得出SOM含量分布圖像及其影響因子。旨在為擴展Landsat系列衛(wèi)星影像應(yīng)用及推進黑龍江北部大興安嶺地區(qū)城市發(fā)展、改善農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和合理規(guī)劃土地等方面提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于我國黑龍江省西北部，中心坐標(biāo)為124°06′E、51°52′N，是中國緯度最高的區(qū)域，北部臨近俄羅斯并以黑龍江為界，總面積約為835萬hm2。該區(qū)屬寒溫帶季風(fēng)性針葉林氣候，春秋少雨，年均降水量約460 mm，年均溫為-2.6℃。平均海拔573 m，山地丘陵較多，森林覆蓋率高達79.83%，樹木以樟子松、白樺、落葉松為主，土類包括暗棕壤、黑土、草甸土和沼澤土等。

1.2 土壤樣品采集

基于土地利用類型圖布設(shè)采樣點（圖1），使用間距為15 m×15 m的五點采樣法于2018年9月采集0～20 cm土樣181個，記錄經(jīng)緯度等要素。土樣經(jīng)自然風(fēng)干、去除雜質(zhì)和研磨過篩后，使用重鉻酸鉀容量法和電位法測算SOM含量和pH值。

1.3 遙感影像選取與處理

選取2018年4和10月Landsat 8陸地成像儀（OLI）的L1T級數(shù)據(jù)（影像行帶號范圍為P119～P123、R23～R24），共9個波段。其中除全色波段8的空間分辨率為15 m之外，其余波段分辨率均為30 m，參數(shù)如表1所示。影像數(shù)共8景，該時段研究區(qū)內(nèi)土地表面基本裸露，對土壤光譜特征的反映較真實。通過ENVI 5.3預(yù)處理Landsat 8初始影像，并計算波段反射率（B）與SOM含量（M）的相關(guān)性系數(shù)（r），公式如下：

表1 Landsat 8 OLI參數(shù)

其中，j表示采樣點個數(shù)，Bij和Bi分別為波段i對應(yīng)的反射率值與平均反射率值，Mj和分別為實測SOM含量與平均SOM含量。通過建立相關(guān)系數(shù)，可以獲得各個波段在該區(qū)域的敏感程度，若r>0，表示反射率與SOM含量變化呈正相關(guān)關(guān)系；r<0則呈負相關(guān)關(guān)系。處理影像數(shù)據(jù)后與DEM和土壤樣點數(shù)據(jù)綜合，利用ArcGIS 10.2中的Surface功能計算坡向、坡度等地形因素，Pearson變量相關(guān)性檢驗SOM與地形因子的相關(guān)程度。

1.4 地統(tǒng)計學(xué)方法與空間插值

運用SPSS 24.0分析變量，在滿足正態(tài)分布條件下，使用半方差函數(shù)建立地統(tǒng)計學(xué)模型可有效描述區(qū)域性變量的空間變異規(guī)律［12-15］。利用GS+10.0擬合計算得出符合研究區(qū)的半方差函數(shù)模型后，用ArcGIS 10.2進行交叉驗證和空間插值。本研究插值采用普通克里金法估算采樣點未知值，能更充分地考慮臨近樣點的信息［16］，計算公式為：

1.5 有機質(zhì)遙感反演方法

遙感反演是將光譜反射率與樣點數(shù)據(jù)相結(jié)合，選擇并構(gòu)建土壤反演模型，以得到合理的預(yù)測信息［17］。數(shù)據(jù)分為150個建模數(shù)據(jù)和27個精度驗證數(shù)據(jù)。將SOM化驗值與影像敏感波段反射率2組數(shù)據(jù)進行多元逐步回歸分析（MLSR）建立遙感反演模型，決定系數(shù)（R2）值越趨近1模型穩(wěn)定性越好，均方根誤差（RMSE）越小模型精度越高。計算公式為：

其中，Vi和Vi′分別為樣點i的實測SOM含量和模型預(yù)測SOM含量，Vi為實測的平均SOM含量，n為樣點的總數(shù)，共177個。

2 結(jié)果與分析

2.1 SOM描述性統(tǒng)計

表2 為研究區(qū)177個SOM數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，結(jié)果表明SOM含量變化在20.19～208.49 g·kg-1之間，平均含量水平為76.22 g·kg-1，標(biāo)準(zhǔn)差達到58.65 g·kg-1。研究區(qū)內(nèi)變異系數(shù)為76.95%，根據(jù)其評價標(biāo)準(zhǔn)［18］，屬中等程度變異，適合空間插值。用K-S檢驗SOM數(shù)據(jù)的正態(tài)分布性。

表2 土壤有機質(zhì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計

2.2 SOM空間變異及結(jié)構(gòu)性分析

利用GS+分析樣點數(shù)據(jù)，分別得出SOM的3種函數(shù)模型及其相關(guān)參數(shù)（表3）。其中，指數(shù)模型比其他2個更優(yōu)，其決定系數(shù)為0.675，擬合的最終效果好。因此根據(jù)模擬的最優(yōu)模型參數(shù)，在ArcGIS 10.2的spatial analyst模塊中插值得到圖2。據(jù)分析可知，SOM塊金值等于0.0269，表明數(shù)據(jù)受到采樣、實驗和隨機因素的影響極小?；_值等于0.0819，表示結(jié)構(gòu)性變異和隨機性變異相加的和。塊基比為32.78%，表示中等空間相關(guān)程度，可知SOM受隨機因素如農(nóng)耕、施肥的影響稍小于坡度、地形等結(jié)構(gòu)因素的影響［19］。變程為27.78 km，說明SOM數(shù)據(jù)在該變程內(nèi)空間自相關(guān)的距離較大，影響區(qū)域較廣。

表3 SOM變異模型參數(shù)

2.3 SOM與光譜反射率關(guān)系

選擇6個分布相對合理的采樣點提取反射率來繪制光譜反射率曲線（圖3），可以看出曲線大致的走向相似，均有隨著波段長度增加反射率先高后低的趨勢，且在波段5～7時反射率變化幅度相對較大。

再通過單相關(guān)分析公式，計算研究區(qū)樣點的光譜信息（包括光譜反射率和數(shù)學(xué)變換）與SOM數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系。得出大興安嶺地區(qū)SOM含量與Landsat光譜反射率呈負相關(guān)，近紅外波段5相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)為-0.676；其次是紅色波段4、波段6（短紅外波段1），相關(guān)系數(shù)分別為-0.508和-0.499。對數(shù)和倒數(shù)變換處理會提高顯著性，相關(guān)系數(shù)分別達到0.711和0.734。

2.4 SOM回歸預(yù)測模型

以影像光譜反射率及變換數(shù)據(jù)為自變量，SOM含量為因變量進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)變化后的單波段可用于模型精度的提升，多波段相較于單波段的模型精度偏高。因此構(gòu)建SOM含量回歸方程時，可對反射率進行一定的數(shù)學(xué)變換操作或組合不同的波段共同作為自變量分析。如表4所示，其中S為有機質(zhì)含量，L1～L7為Landsat 8所對應(yīng)波段1～7的反射率。

表4 有機質(zhì)反演模型

據(jù)表4可得，反射率及其數(shù)學(xué)變化不同，其構(gòu)建出的模型精度也會存在相應(yīng)差異。單波段模型構(gòu)建時，倒數(shù)變換并不會很好地提高模型精度，進行對數(shù)變換的模型精度也僅得到較小幅度的提升，二者均在波段5獲得最優(yōu)模型。在多波段分析中，分別對原始數(shù)據(jù)、倒數(shù)變換、對數(shù)變化及這3種方式相結(jié)合的MLSR手段構(gòu)建反演模型；多波段單一數(shù)學(xué)變換建立的模型精度均有提高，混合多波段及其數(shù)學(xué)變換得到的模型精度提升顯著。比較可知，使用混合多波段及其數(shù)學(xué)變換的方法構(gòu)建出的模型精度和穩(wěn)定性更高、更適合影像數(shù)據(jù)的信息處理，得到模型如下：

2.5 SOM空間分布格局

運用ENVI 5.3的band math功能，首先輸入遙感影像的反演模型，將自變量波段代入反演模型中進行研究區(qū)域的SOM反演。采用決策樹分類的方法，分別對分類標(biāo)準(zhǔn)進行定義、對決策樹進行構(gòu)建以及執(zhí)行，最終得出研究區(qū)的SOM決策分類標(biāo)準(zhǔn)。由于當(dāng)?shù)厣指采w度高，山脈眾多，地勢較復(fù)雜，因此將SOM預(yù)測圖進行了2種方案的劃分。方案1是依據(jù)國家土壤養(yǎng)分分級中的SOM含量分級標(biāo)準(zhǔn)進行分類，可了解大興安嶺地區(qū)SOM含量目前處于全國的何種水平；方案2是根據(jù)當(dāng)?shù)豐OM含量特征來合理分級，便于分析SOM的空間分布。影像中水體部分被掩模提取掉，其值等于0，得到圖4、5。

由圖2、4和5可知，SOM的空間分布格局如下：

（1）從整體上看，大興安嶺地區(qū)大部分區(qū)域SOM含量處于較充足的狀態(tài)，為40～80 g·kg-1。依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)分級圖，圖中大部分區(qū)域呈深灰色，多數(shù)地區(qū)有機質(zhì)含量大于30 g·kg-1，位于國家分級標(biāo)準(zhǔn)的豐富水平；部分區(qū)域為20～30 g·kg-1，屬于中上水平；極少地區(qū)低于10 g·kg-1。究其原因，是當(dāng)?shù)鼐哂袣夂驖駶?，夏冬季降水較多的氣候特征，植被又多為茂密的白樺、興安落葉松等原始森林或草地，使有機質(zhì)充分累積且不會被過多消耗利用。

（2）從局部區(qū)域來看，插值圖中SOM含量分布有3處達到最高值，分別為偏北部、偏西部及西南下部區(qū)域，而低值區(qū)位于東南及西北地區(qū)。自定義分級圖中也呈現(xiàn)出南北部的空間分布差異，其北部SOM含量大多數(shù)高于40 g·kg-1，顯著高于南部。出現(xiàn)SOM最高值的這3個位置分別為別克山、富克山和大布勒山，原生土壤較多，森林和草地覆蓋度也較其他地區(qū)更高，會富集大量的凋落物且分解速度較慢，同時較高海拔山區(qū)人員流動較少，因此土壤水分比較充足，有利于SOM的累積。而東南地區(qū)位于呼瑪縣附近，該地地勢相對其他地區(qū)較平緩，具有土質(zhì)黏重的“低產(chǎn)田”，于2012年進行的大量水稻培育試驗及擴大水稻田種植面積等人為活動更加重了當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境負擔(dān)，使得SOM含量下降。西北部區(qū)域為旅游區(qū)，隨著漠河地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展，旅游人數(shù)的增長會提升森林資源的需求量，導(dǎo)致該地區(qū)比其他地區(qū)SOM含量相對偏低。也有部分區(qū)域由于交通不便、采樣困難等因素，在圖中的含量變化相對不顯著。表明對于SOM含量較低的區(qū)域，應(yīng)加強管控并適當(dāng)調(diào)整經(jīng)濟發(fā)展方式，保證土壤資源的健康及可持續(xù)性。

綜合得出，大興安嶺地區(qū)SOM含量整體屬于豐富水平，其空間格局分布呈條狀，在累積與消耗土壤有機質(zhì)過程中，地形因子及人類活動會造成一定影響。表明在保護和協(xié)調(diào)好生態(tài)環(huán)境的條件下，發(fā)展大興安嶺地區(qū)野生食品、森林旅游和林下養(yǎng)殖等多種特色產(chǎn)業(yè)，可以推進當(dāng)?shù)亓窒陆?jīng)濟發(fā)展，轉(zhuǎn)變原有的經(jīng)濟發(fā)展模式。

2.6 SOM影響因子分析

在SOM的影響因子中選擇海拔、坡度、坡向和pH值4種隨機因素計算相關(guān)關(guān)系（表5），發(fā)現(xiàn)大興安嶺地區(qū)SOM與海拔的相關(guān)系數(shù)等于0.306（P=0.027<0.05），SOM會隨海拔的升高不斷上升。根據(jù)實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，由于低海拔地區(qū)主要是農(nóng)田、耕地與已被開墾的草地，有機質(zhì)含量積累能力較低；研究區(qū)中等海拔所在的范圍土壤主要是草甸土和暗棕壤，其中暗棕壤位于針、闊葉林的混交林地區(qū)，大量落葉與山林環(huán)境會促使有機質(zhì)合成；海拔較高地區(qū)主要分布有石質(zhì)土和棕色針葉林土，2種土壤肥力均偏低且不易培肥，且土地利用時間較短，但高海拔交通較為不便致使采樣點較少，可能對分析結(jié)果產(chǎn)生一定影響。SOM與坡度和坡向仍呈正相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)系數(shù)分別為0.184（P=0.014<0.05）和0.106（P=0.162>0.05），影響相對較弱。

表5 有機質(zhì)與影響因子的Pearson相關(guān)關(guān)系

土壤pH值所在區(qū)間不同會導(dǎo)致土壤所含微生物的活性和種類也不盡相同，從而影響SOM的合成與消耗［20］。SOM與pH值的Pearson相關(guān)系數(shù) 為-0.311（P=0.033<0.05），說 明 隨pH值 的升高SOM逐漸降低。將研究區(qū)表層土壤的pH值（4.53～8.61）劃分成4個等級，由表6可知，大多數(shù)土壤為弱酸性，中強酸性次之。根據(jù)實際采樣分析，弱酸性土壤類型主要是暗棕壤、草甸土和沼澤土，這些土壤多分布于低山、河流與平原地區(qū)，有機質(zhì)含量最高可達79.99 g·kg-1；pH值處于中強酸性的通常為棕色針葉林土，其擁有較高的腐殖質(zhì)含量且開墾程度較低，因此SOM較豐富；當(dāng)?shù)貕A性土壤不多，大部分由于耕地的開墾及肥料的過度使用導(dǎo)致土壤酸性增強，也有由于采樣和實驗過程中的誤差所引起的pH值與實際值有所偏差。

表6 土壤pH值分級標(biāo)準(zhǔn)及樣點分布情況

3 討論

3.1 討論與分析

作為我國最大的國有林區(qū)和唯一的寒溫帶地區(qū)，大興安嶺地區(qū)擁有大面積天然林和寒溫帶生物基因庫，其土壤類型及養(yǎng)分狀況的評價對于管護和發(fā)展森林資源、推進合理開發(fā)利用林區(qū)經(jīng)濟資源具有一定的指導(dǎo)意義。本文選取能夠直接影響土壤肥力和作物生長的SOM為評價指標(biāo)，運用插值與建立遙感數(shù)據(jù)反演模型相結(jié)合的方法，重點分析了大尺度區(qū)域SOM的空間分異規(guī)律及影響因子。研究結(jié)果顯示當(dāng)?shù)乇韺油寥繱OM含量總體較高且具有地區(qū)差異性，這與國內(nèi)現(xiàn)階段對于林地草地所占比重較大、海拔較高區(qū)域方面的研究所得結(jié)果較為一致。鐘聰?shù)龋?9］發(fā)現(xiàn)廣西壯族自治區(qū)北部的植被類型為林地或草地時SOM呈現(xiàn)高值，非耕地SOM含量顯著高于耕地；楊靜涵等［20］對黃土高原溝壑區(qū)的研究表明海拔較高的林地SOM較富裕；齊雁冰等［21］也在研究陜西南部的秦嶺山地區(qū)和大巴山區(qū)時得到SOM的較高值。很多學(xué)者提出SOM的含量、分布以及轉(zhuǎn)化過程，既會受到地形、母質(zhì)和氣候等結(jié)構(gòu)因素的影響，也與耕種方式、農(nóng)作物類型等隨機因素有關(guān)［22］。

研究區(qū)SOM呈現(xiàn)明顯的條帶狀空間分布特征，所處位置在第二階梯和第三階梯過渡區(qū)上，除了有山地地形之外，還同時存在平原地區(qū)，地形起伏可能會在一定程度上影響SOM。根據(jù)當(dāng)?shù)氐牡匦我蜃蛹巴寥览砘再|(zhì)分析，海拔對SOM的影響較為顯著。隨著海拔的升高，植被從農(nóng)田、耕地逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槊艿牧謪^(qū)，土壤類型也從暗棕壤轉(zhuǎn)化為石質(zhì)土，SOM含量隨之升高。對此，學(xué)者們所得出的結(jié)論各有不同［23］。馬泉來等［24］在東北黑土小流域區(qū)開展的研究發(fā)現(xiàn)SOM與海拔呈正相關(guān)且相關(guān)性極強，與本文結(jié)果一致；而皮龍風(fēng)等［25］研究發(fā)現(xiàn)黑龍江雙山農(nóng)場地形高的位置SOM偏低。對于土壤pH值的研究結(jié)論同樣也存在差異性，白樹彬等［26］提出遼寧省SOM與土壤pH值具有顯著的交互影響，二者負相關(guān)性極強；而楊玉婷［27］在陜西省開展的研究則認為土壤pH值與SOM正相關(guān)性較強。綜合前人結(jié)論分析，造成這種現(xiàn)象的原因可能是海拔和pH值與SOM的相關(guān)程度隨著研究區(qū)土壤質(zhì)地、土地利用方式等要素的不同而有所差異。文中對土壤有機質(zhì)影響因素進行研究，僅初步得到地形因素和土壤pH值的影響。此外，可以考慮更多因素如土壤質(zhì)地、溫度、降水量等，得到更精確的影響因子。

3.2 發(fā)展與展望

為了能夠進一步精確探討土壤養(yǎng)分的空間分布格局，很多學(xué)者將地統(tǒng)計學(xué)與GIS結(jié)合起來，成為一種新的手段引入到土壤的研究中。本文采用的也是這種方法，利用普通克里金插值得到SOM的空間分布特征，同時結(jié)合2種分類方法進行遙感反演，綜合二者結(jié)果來探索和描述大尺度區(qū)域上SOM的整體及局部分布特征，預(yù)測和估算各區(qū)域SOM含量值。由于Landsat系列衛(wèi)星穩(wěn)定程度較高，可對其進行較長時間尺度的分析，因此選擇Landsat 8影像進行反演。在遙感反演的初期階段，選取了影像提取出來的6個實地采樣點對應(yīng)的光譜反射率，發(fā)現(xiàn)不同SOM的光譜曲線均呈現(xiàn)隨波段長度增加反射率先升高后降低的走勢。于雷等［28］在研究光譜變化時也得到一致的研究結(jié)果。再將反射率作為自變量，進行各個波段的建模及精度檢驗，可知Landsat 8影像近紅外波段建立模型擬合效果最好，將反射率進行對數(shù)、倒數(shù)變換增加了其與SOM的相關(guān)性，從而得到多波段優(yōu)于單波段模型的結(jié)論，其中混合多波段及其數(shù)學(xué)變換模型的精度最高，這與利用多波段代替單波段可構(gòu)建最佳模型的研究結(jié)果相一致。馬馳［29］發(fā)現(xiàn)黑土區(qū)利用Landsat 8影像紅外、近紅外、中紅外波段結(jié)合方式構(gòu)建模型會得到最優(yōu)效果；周倩倩等［30］對干旱區(qū)綠洲土壤的近紅外、中紅外、藍波段共同建立SOM預(yù)測模型效果好。表明不管土壤類型是否相同，因受不同數(shù)學(xué)模型及傳感器的影響，都會出現(xiàn)一致或不一致的敏感波段。需要注意的是，本研究中采集了177個樣本點，但在研究尺度較大的情況下仍需要獲取更多的樣點來確保數(shù)據(jù)具有代表性，其反演精度還需進一步驗證。今后工作可以按照合理增加研究區(qū)樣本點，盡可能縮短采樣周期為提高方向。

綜合上述分析可知，在指導(dǎo)大興安嶺地區(qū)發(fā)展與資源利用方面，應(yīng)充分考慮到SOM的空間異質(zhì)性作為前提，穩(wěn)定SOM含量為原則，以保障林下經(jīng)濟模式的合理規(guī)劃、草地資源的開發(fā)和可持續(xù)利用、自然保護區(qū)生物多樣性等為現(xiàn)實目標(biāo)推進地區(qū)發(fā)展?？紤]到研究區(qū)實地多為弱酸性土壤，分布于地勢較低的平原地帶，其次為腐殖質(zhì)較高的中強酸性土壤，均有豐富的SOM儲備量。因此，在保護原有的生態(tài)平衡基礎(chǔ)上進行經(jīng)濟開發(fā)、畜牧業(yè)發(fā)展和林區(qū)轉(zhuǎn)型等活動是可行的。但對于SOM含量下降和偏少地區(qū)，停止商業(yè)采伐、對部分低產(chǎn)田實施退耕還草的舉措也是尤為重要的。現(xiàn)今針對林區(qū)發(fā)展的對策，包括扶持林下優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)、培養(yǎng)和引進優(yōu)勢人才、加強招商引資、設(shè)置森林經(jīng)濟專職專責(zé)制等，充分考慮農(nóng)、林、牧業(yè)活動的多樣性。此外，草場及周邊環(huán)境的保護也應(yīng)引起重視，因地制宜地提出草場保護措施。

4 結(jié)論

以黑龍江省大興安嶺地區(qū)表層SOM含量及其對應(yīng)的光譜值為對象，以裸土期Landsat 8影像為基礎(chǔ)，使用地統(tǒng)計學(xué)和遙感反演方法分析其SOM特征，結(jié)論如下：

（1）大興安嶺地區(qū)0～20 cm土壤的SOM含量較為豐富且屬于中等變異水平，其空間分布呈現(xiàn)條帶狀，經(jīng)插值得到的3個最高值區(qū)域均位于山區(qū)附近。

（2）SOM與光譜反射率之間的相關(guān)性計算可得，反射率隨波段長度的增加呈先升后降的趨勢，相關(guān)性最高的是近紅外波段，運用倒數(shù)與對數(shù)變換可提高顯著性。以反射率為自變量建模，通過精度檢驗發(fā)現(xiàn)多波段模型的建模效果較優(yōu)，混合多波段及其數(shù)學(xué)變換最適合構(gòu)建反演模型。

（3）SOM含量由結(jié)構(gòu)因素和隨機因素共同影響，選取的4種影響因子中，SOM與海拔、坡向及坡度值均呈正相關(guān)，與土壤pH值呈負相關(guān)。海拔與pH值在影響SOM含量高低上起到主要作用，坡度和坡向影響程度相對較弱。

（4）綜合插值及反演圖像可以明確SOM空間分布情況，為大興安嶺地區(qū)林下經(jīng)濟及城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃提供理論支持。影響因子的提出有利于根據(jù)不同地區(qū)土壤養(yǎng)分情況進行合理舉措的提出，調(diào)整林地和草地資源的開發(fā)利用方式，保障國有林區(qū)及自然保護區(qū)生態(tài)資源的可持續(xù)性。