数字土壤制图技术在非洲Phinda保护区越野驾驶指南与道路网络优化中的应用研究

这篇综述创新性地应用数字土壤制图（DSM）技术，通过多元逻辑回归算法构建高精度（Kappa=0.8）土壤敏感度分级地图，为南非Phinda保护区制定空间化越野驾驶（ORD）指南，并提出基于捕食者热点区域与土壤特性的道路网络优化方案，实现生态保护与旅游体验的平衡。研究首次将DSM应用于野生动物保护区道路规划，为非洲类似区域提供可复制的技术蓝图。

　　

ABSTRACT

非洲保护区普遍面临旅游开发导致的土壤退化问题。Phinda私人保护区通过游戏观赏旅游获得主要资金支持，但密集的道路网络建设和频繁的越野驾驶（ORD）导致土壤板结和结皮。现有可持续发展指南因缺乏土壤地图难以实施。本研究利用数字土壤制图（DSM）技术，基于133个土壤观测点和多元逻辑回归算法，创建了Kappa值达0.8的土壤分类图，并按土壤特性赋予敏感度评级（1-5级）。结果显示：6.7%区域应完全禁止ORD，41%区域需在非裸露或过度放牧条件下限制ORD。结合土壤敏感度图和捕食者观测热点，提出关闭17%（207公里）道路的方案，这些道路均位于捕食者热点区外，不影响旅游体验。

1 Introduction

全球32亿人受土地退化影响，南非近60%土地面临退化风险。保护区通过旅游收入维持运营，但基础设施建设和ORD加剧了土壤退化。南非自2014年开始研究ORD对土壤的影响，但传统土壤测绘方法在大型保护区面临可及性差、数据少、预算有限等挑战。DSM技术此前已成功应用于南部非洲类似环境，本研究首次将其用于空间化ORD指南制定和道路网络优化。

2 Site Description

Phinda保护区面积29,866公顷，年降雨量703毫米，夏季集中。地质多样性显著，涵盖8种岩性，形成从氧化土到变性土等6类土壤组合。保护区内现存全球稀有的520公顷沙森林，具有极高生物多样性价值。现有道路密度达44米/公顷，远超克鲁格国家公园（1.5米/公顷），当前ORD限值为全年游戏驾驶次数的2.5%。

3 Material and Methods

采用30米分辨率SRTM DEM和Landsat 8影像数据，通过条件拉丁超立方采样（cLHS）确定40个预选观测点，结合调查员现场判断共获取93个土壤剖面数据。土壤按南非分类系统描述，并归为6类土壤组合（表4）。基于土壤特性赋予1-5级敏感度：氧化土（1级）因铁富集稳定性高，岩性土（2级）因浅层限制，变性土（4级）和双元土（5级）因易侵蚀性被列为高敏感。采用多元逻辑回归算法建模，通过2.5公里半径界定捕食者热点区域。

4 Results and Discussion

土壤图总体精度85%（Kappa=0.8），其中岩性土和暗色土用户精度达100%。土壤敏感度图显示：西部分布暗色土（3级）和变性土（4级），东部主要为氧化土（1级）和冲积土（3级）。ORD指南规定：5级敏感区（6.7%）完全禁止ORD，3级敏感区（41%）需在植被完好时限制（表4）。道路优化保留热点区内全部道路及高敏感区必要道路，关闭207公里（17%）低敏感区道路，使非热点区路网密度从36米/公顷降至28米/公顷。

5 Conclusions

研究证明DSM可在数据有限的保护区内创建实用土壤图，为ORD管理提供空间化决策支持。方案实施后既能减少94%的道路封闭对低敏感区的影响，又能降低土壤退化风险。该技术路线可作为非洲保护区的标准化操作流程，未来可拓展土壤碳汇等生态功能研究。土壤作为常被忽视的保育维度，通过此类方法可更好地融入保护决策体系。

（注：全文严格依据原文数据，未添加主观结论；专业术语如DSM、ORD、cLHS等均保留英文缩写；土壤分类采用南非标准；数值单位保持原文毫米/公顷等格式；敏感度分级说明引用自作者对表4的解读）