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这篇研究由Tarin Paz-Kagan、Moshe Shachak、Eli Zaady和Arnon Karnieli共同完成，其中通讯作者为Arnon Karnieli (a. karnieli@bgu.ac.il)。研究发表于2014年的《Geoderma》期刊上。

本研究的主要科学领域是土壤质量评估与土地利用变化的关系。过去几十年中，地球表面大部分自然生态系统转变为人类主导的系统，这些土地利用动态显著影响了生态系统的土壤质量。因此，评估和比较不同土地利用类型的土壤质量变得尤为重要。该研究旨在通过反射光谱技术来评估和比较改变土地利用中的土壤质量，并开发一种光谱土壤质量指数（SSQI），以应用反射光谱技术作为土壤管理的诊断工具。

研究包括多个步骤：首先，通过主成分分析（PCA）基于土壤物理、生物和化学性质建立土壤质量指数（SQI）。其次，使用偏最小二乘回归（PLS-R）将光谱反射率与土壤性质测量值进行关联，并评分。最后，通过偏最小二乘判别分析（PLS-DA）将光谱反射率分类与不同的土地利用类别相关联，并开发SSQI模型。研究对象包括以色列北部内盖夫沙漠边缘的三种不同土地利用类型（造林、传统放牧和农牧结合），每种类型都包括不同的处理方法。例如，造林系统包括森林冠层下（林下植被）和开放斑块；传统放牧系统包括北方坡无放牧、北方坡有放牧、南方坡无放牧和南方坡有放牧；农牧结合系统包括废弃田地无放牧、单一种植农牧结合田地和废弃田地有放牧。土壤样品在2011年8月下旬采集，深度为0-0.15米。每个处理包括五个随机放置的四边形，每个四边形收集四个约700克的土壤样品用于实验室测量。总共收集了220个土壤样品。土壤测量包括现场硬度（SH）和水力传导度（HC）。所有土壤样品被转移到实验室并在室温下保存直到分析。采用康奈尔土壤健康测试（CSHT）协议分析14种物理、生物和化学土壤属性。光谱测量则使用便携式分析光谱设备（ASD）FieldSpec® Pro光谱仪进行，光谱范围为350-2500 nm。

研究结果显示，在造林土地利用类型中，森林冠层下的SQI评分为0.62，而开放斑块的评分为0.67。相邻的天然灌木地在天然灌木区的SQI评分为0.76，而在天然结皮区的评分为0.56。这些结果反映了长期管理行动导致的景观镶嵌体之间的显著差异。在传统放牧土地利用类型中，北方坡和南方坡无放牧处理的SQI评分分别为0.70和0.67，显著高于放牧处理的评分（北方坡0.61，南方坡0.59）。在农业土地利用类型中，单一种植农牧结合系统（小麦田）的SQI评分为0.67；废弃田地无放牧的评分为0.66，而废弃田地有放牧的评分为0.54，显著低于其他两种评分。此外，PLS-R模型预测值最高的验证结果是在造林土地利用中（R² = 0.81；RPD = 2.51），其次是传统放牧土地利用（R² = 0.75；RPD = 2.05），最低的是农牧结合土地利用（R² = 0.65；RPD = 2.01）。这些结果表明，可见光、近红外和短波红外光谱范围内的反射光谱可以用于评估各种土壤属性并计算用于土地管理的SQI。

本研究的结论强调了反射光谱作为一种可靠的诊断筛选工具在评估土壤质量方面的潜在应用。将土壤分类为光谱定义的实体为开发SSQI提供了空间明确和定量的基础。这项研究提出了一种使用可见光-近红外-短波红外光谱作为评估土壤质量工具的框架。所使用的线性参数模型（PCA、PLS-R和PLS-DA）提高了预测土壤属性和SQI的能力，并克服了多变量性和高共线性数据的问题。SSQI可以用于评估不同土地利用区域的变化热点并识别土壤退化。然而，检查土壤退化的原因需要通过土壤测量和使用诸如SQI等模型对土壤质量进行广泛评估。

本研究的重要发现包括：1）反射光谱技术能够可靠地识别和分离各种土壤属性，并识别土地利用变化区域中的SQI；2）开发的SSQI模型提供了一种快速、非破坏性、可重复且经济有效的分析方法，有助于大范围监测土壤质量；3）通过反射光谱技术可以实现对大面积土壤质量的空间定量视图，尽管存在一些技术问题需要克服。这些方法未来可能会扩展到图像光谱学以及土壤调查和土壤制图领域。

本研究的亮点在于其创新性地将PCA、PLS-R和PLS-DA应用于可见光-近红外-短波红外光谱，以评估土壤质量。这种方法不仅提高了预测土壤属性和SQI的能力，还克服了多变量性和高共线性数据的问题。此外，研究展示了反射光谱技术在快速追踪土壤质量状态或其长期管理后变化方面的潜力。