利用Vis-NIR、MIR和XRF光谱数据进行融合，以预测土壤风化指数——以150个Alfisols土壤为例的案例研究

《CATENA》：Vis-NIR, MIR, and XRF spectral data fusion for predicting soil weathering indices – A case study using 150 Alfisols

【字体：大中小】 时间：2026年08月21日 来源：CATENA 6.6

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　　 • 评估Vis–NIR、MIR和XRF光谱在预测Alfisol土层风化指数方面的效果。 • 中红外光谱在预测土壤风化指数方面表现出较强能力。 • 对于具有光泽特性的土层（glossic horizons），土壤光谱能够很好地预测风化指数。 • 光谱

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评估Vis–NIR、MIR和XRF光谱在预测Alfisol土层风化指数方面的效果。
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中红外光谱在预测土壤风化指数方面表现出较强能力。
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对于具有光泽特性的土层（glossic horizons），土壤光谱能够很好地预测风化指数。
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光谱融合（Vis-NIR、MIR和XRF）在预测CIW、CPA和RI方面具有较高的准确性。
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预测准确性受到模型类型、土壤层以及光谱类型的影响。

引言

土壤风化是一个受土壤形成因素影响的成土过程（Meijer和Buurman，2003年）。在成土过程中，母质中的矿物通过物理和化学风化作用分解，导致可移动元素的流失以及黏土矿物和铁氧化物等次生矿物的形成（Meijer和Buurman，2003年；Buggle等人，2011年）。这一成土过程通过影响关键土壤性质（如土壤颗粒大小（沙子、粉砂和黏土）分布、阳离子交换能力、碱度饱和度、pH值以及可交换碱的迁移和再分布）来调节土壤的矿物组成和肥力（Pasquini等人，2017年）。风化程度受气候、地形、母质和生物等因素的控制，这些因素共同影响土壤剖面内部元素的移动和再分布（Jenny，1994年）。因此，许多研究强调了风化在控制不同景观下土壤物理和化学性质及矿物组成空间分布方面的重要性（Jackson和Donald Sherman，1953年；Jenny，1994年；Scarciglia等人，2005年；Porder，2019年）。

地球化学风化指数（WIs）常用于评估成土强度和环境变化，因为它们反映了可移动元素的流失以及土壤发育过程中更稳定成分的积累（Buggle等人，2011年）。WIs常用于评估土壤风化程度和土壤矿物学性质。已经开发出多种WIs，根据主要矿物元素（包括Al、Ca、Fe、K、Mg、Na、Si和Ti）的摩尔丰度来量化风化过程中土壤特性的变化（Parker，1970年；Price和Velbel，2003年）。其中，化学变质指数（CIA）（Nesbitt和Young，1982年）、化学风化指数（CIW）（Harnois，1988年）、化学变化替代指数（CPA）（Cullers，2000年）、脱硅指数（DI）（Singh等人，1998年）、Ruxton指数（RI）（Ruxton，1968年）以及Parker风化指数（WIP）（Parker，1970年）被广泛用于研究气候、地质、植被、地形位置、土壤发育和人类活动对土壤风化过程的影响（Osat等人，2016年；Brosens等人，2021年）。

许多研究表明，WIs可成功用于评估全球各种气候条件下不同母质（包括火山岩、沉积岩、变质岩和火成岩，以及冰川沉积物和冲积沉积物）的土壤风化程度。例如，Everest等人（2025年）使用CIA、WIP和CIW研究了土耳其火山母质（火山碎屑岩、玄武岩、安山岩和英安岩）形成的土壤风化程度。他们发现WIP对这些岩石最为适用，而其他指数（如产物指数PWI）则更适合安山岩和英安岩。同样，Mohanty等人（2016年）报告称CIA和PIA能够成功描述印度冲积沉积物中红土的风化强度，这些红土的风化程度从高度风化到中度风化不等。Osat等人（2016年）和Goydaragh等人（2021年）使用CIA、CIW、CPA和WIP研究了伊朗冲积扇和阶地、凝灰岩、火山岩和白云质石灰岩中地形特征（海拔和坡度）对土壤风化的影响，并得出结论：尽管他们的评估主要依赖于地球化学指数而非详细的矿物学特征，但这些指数仍是对土壤层风化程度进行描述的有用工具。Munroe等人（2007年）报告称CIW和PWI能够有效描述美国佛蒙特州Mansfield山高山土壤的风化程度。Schaetzl等人（2006年）表明，尽管母质和地质年龄相似，但密歇根北部冰川冲积土壤的成土发育和风化强度存在显著差异，这表明气候和植被对风化过程有重要影响。最近，Schaetzl等人（2020年）证明密歇根北部沙质Spodosols的风化强度与优先流动和棕壤化过程有关，表明风化过程超过了形态学定义的土壤剖面范围。总体而言，这些研究表明WIs可以有效描述不同深度和土壤层中的化学风化程度。

尽管XRF方法效率高，但获取元素浓度通常需要大量的样品处理工作，包括干燥、研磨、均质化和将土壤压制成颗粒（Goff等人，2020年；Croffie等人，2020年）。传统的湿化学方法测定土壤性质耗时、劳动密集、成本高昂且会对土壤样品造成破坏（Nocita等人，2015年）。然而，人们对近红外（Vis-NIR）、中红外（MIR）和XRF等土壤传感器的兴趣日益增加，因为这些方法快速、无损且经济实惠，并且能够提供可接受的土壤性质预测性能。Gozukara等人（2025a）报告称，土壤有机和无机化合物与Vis-NIR和MIR光谱之间存在强相关性。因此，一些研究尝试使用Vis-NIR、MIR和XRF光谱来预测WIs，重点关注单个光谱仪和表土的影响（Mohanty等人，2016年；Goydaragh等人，2021年；e Souza等人，2022年）。然而，结合多个传感器（Vis-NIR + MIR、Vis-NIR + XRF或三种传感器的融合）的数据融合方法已被证明可以提高土壤性质的预测准确性（Zhang和Hartemink，2020年）。Mohanty等人（2016年）发现结合Vis-NIR和MIR光谱可以提高镁指数（Mgl）的预测准确性。Andrade等人（2020年）报告称，土壤性质的预测准确性在不同土壤层（包括A层、B层和组合层）之间存在差异。此外，Gozukara等人（2026年）关注受土壤物理、化学和矿物学性质影响的土壤层（Ap层、光泽层Bt层和2B(t)层）的预测潜力，使用单个和组合的Vis-NIR、MIR和XRF光谱。他们发现融合光谱（Vis-NIR + XRF和Vis-NIR + MIR + XRF）提高了Bt层和2B(t)层的预测准确性。尽管WIs与土壤-景观演变、土壤肥力和矿物学有广泛关联，但WIs与光谱数据融合策略之间的关系尚未得到系统探索。虽然大多数传统风化研究关注由均匀母质形成的土壤，但本研究关注在较老的冰川沉积物上的黄土中形成的Alfisols。虽然这种岩性不连续性可能使风化趋势的解释复杂化，但它提供了在对比不同的母质条件下评估光谱表征稳健性的机会。研究区域为在岩性异质条件下评估光谱方法的应用性提供了自然测试环境。

因此，本研究的目标是：（i）探究土壤颜色、土壤性质、地形变量和WIs之间的关系；（ii）研究土地利用和排水类型对WIs的影响；（iii）使用偏最小二乘回归（PLSR）和Cubist模型评估Vis-NIR、MIR和XRF及其组合在预测不同土壤层（Ap层、光泽层和Bt层）WIs方面的准确性；（iv）探索使用光谱数据表征不同土壤层（Ap层、光泽层Bt层和2B(t)层）的风化强度。

章节片段

研究区域、土壤采样和土壤分析

研究区域占地约350公顷，位于威斯康星州Stratford的Marshfield农业研究站（MARS），纬度大约在44°45′30″–44°46′00″N，经度大约在90°07′00″–90°05′30″W。有关研究区域及其周边地区的详细信息，请参阅Gozukara等人（2026年）的研究。该研究站的航拍图像表明，这些土壤自1938年以来一直被耕作。主要的土地利用方式为作物-牧草/干草轮作。

不同土壤层的土壤性质和风化指数

表4展示了不同土壤层（Ap层、光泽层Bt层和2B(t)层）的土壤性质、元素浓度和风化指数的描述性统计数据。沙子和黏土的含量从Ap层（22%和15%）增加到2B(t)层（43%和29%），而粉砂的含量从Ap层的63%减少到2B(t)层的29%。这种不同的质地趋势反映了上覆的年轻黄土与下覆的较老冰川沉积物之间的岩性不连续性。

不同土壤层的风化指数变化

我们的结果显示，从Ap层到2B(t)层，风化程度随深度增加而增加。这一模式反映了可移动碱金属离子从上层土壤层逐渐迁移并随深度累积耗尽的现象，同时地下Al和Fe含量的次生矿物相对富集。然而，母质的差异可能在2B(t)层观察到的较高风化指数值中起到了重要作用。

结论

我们评估了单个土壤光谱（Vis-NIR、MIR、XRF）和光谱数据融合策略在预测四个主要土壤层（Ap层、光泽层Bt层）WIs方面的性能。结果表明，Ap层风化程度最低，因为它们形成于年轻的黄土中；而2B(t)层风化程度较高，因为它们形成于较老的冰川沉积物中。Ap层颜色较深（10YR），色调值和色度较低，且

CRediT作者贡献声明

Gafur Gozukara： 写作 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，软件，资源，方法学，调查，正式分析，数据管理，概念化。Alfred E. Hartemink： 写作 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法学，调查，资金获取，正式分析，数据管理，概念化。Eric O. Young： 写作 –

利益冲突声明

作者们在“使用Vis-NIR、MIR和XRF光谱数据融合预测Alfisols的风化指数”研究中不存在利益冲突。

致谢

本研究由ARS项目“

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