中国土壤基层分类--土系

目前。土系是中国土壤系统分类研究的热点，本文简单回顾了国内外土系分类的历史；概述了土系的划分原则和方法，简述了土系制图和土系数据库等内容。     

石灰岩类土壤基层分类在地力评价中的应用——以辽宁省瓦房店市为例

本文简述瓦房店市石灰岩类土壤基层分类中关于土系的划分,并以划分的土系为评价单元探讨其在地力评价中的实例应用,以期促进土壤系统分类中的基层分类理论在生产实践中更好的应用,从而为土地生产及其利用活动服务。     

秦皇岛市土壤系统分类及其参比

根据《中国土壤系统分类检索(第3版)》中的诊断层、诊断特性及检索顺序，本文初步探讨了秦皇岛市土壤类型在土壤系统分类中的归属，对土壤系统分类与土壤发生分类的亚类级别进行了参比，并总结了地理分布规律．     

FAO1988土壤系统分类与中国1978土壤发生分类的比较 …

通过回顾ＦＡＯ１９８８土壤系统分类体系与中国１９７８土壤发生分类体系的发展简史,分析比较了ＦＡＯ１９８８土壤系统分类体系与中国１９７８土壤发生分类体系的差异与联系,最后通过指标对照和转换,选择关键特性作为两个土壤分类系统衔接转换的依据,将江西省土壤土属级分别转换对应到ＦＡＯ１９８８土壤系统分类体系的土壤单元或亚单元上。     

GIS在土系数据库建立中的应用

以闽东南漳浦部分地区为研究样区，在原土系划分的基础上，阐述了GIS在土壤基层分类中的应用。以GIS软件PC Arc/Info3.4、GIS Arcview3.1建立土壤基层分类的数据库，并借助此结果，进行土壤制图、基层分类单元的空间查询检索、面积自动量算，以及与样区土地利用现状图的空间叠置分析。应用结果表明，GIS在土壤资源管理方面具有强大的功能。     

福建梅花山自然保护区土壤系统分类研究

本文不福建省梅花山自然保护区３２个土壤剖面，按照传统的地理发生学分类和新兴的诊断学体系－中国土壤系统分类进行对比，通过分析确定了该区土壤在系统分类中的归属，同时对某些诊断指标提出建议。     

FAO1988土壤系统分类与中国1978土壤发生分类的比较研究

通过回顾ＦＡＯ１９８８土壤系统分类体系与中国１９７８土壤发生分类体系的发展简史，分析比较了ＦＡＯ１９８８土壤系统分类体系与中国１９７８土壤发生分类体系的差异与联系，最后通过指标对照和转换，选择关键特性作为两个土壤分类系统衔接转换的依据，将江西省土壤土属级分别转换对应到ＦＡＯ１９８８土壤系统分类体系的土壤单元或亚单元上．     

基于土壤系统分类的土壤遥感自动识别分类系统的设计

设计出基于土壤系统分类的土壤遥感自动识别分类系统(ASICS)的总体框架，并探讨了其实现方法．该系统由3部分组成：空间数据库、分类识别和结果输出．空间数据库由遥感数据和非遥感数据组成，遥感数据选择绿度指数图像、土壤专题信息增强图像和同谱土壤图像，非遥感数据包括高程、高差、坡度、坡向、粗糙率指数、水系密度、土壤发生分类类别．分类识别采取在非监督分类的基础上对土壤类型进行正向推理与逆向推理相结合的识别模式．用像结构建立了土壤分类识别的规则，构造了基于土壤系统分类的土壤分类判决树．     

关于在《中国土壤系统分类(首次方案)》中增设海积土土类的建议

论述海积土形成、分布,形态特征和理化性状。分析以前海积土分类中存在问题。根据《中国土壤系统分类(首次方案)》中的分类指标,建议在初育土纲、土质初育土亚纲中增设海积土土类,然后根据土壤形态特征和理化性状的不同而划分为四个亚类。     

关于在《中国土壤系统分类(首次方案)》中增设海积土土类的建议

论述海积土形成、分布,形态特征和理化性状。分析以前海积土分类中存在问题。根据《中国土壤系统分类(首次方案)》中的分类指标,建议在初育土纲、土质初育土亚纲中增设海积土土类,然后根据土壤形态特征和理化性状的不同而划分为四个亚类。     

福州鼓山两个典型剖面的土壤特性及系统分类

分析了福州鼓山两个典型土壤剖面的成土条件和特性,并分别按《中国土壤系统分类（修订方案）》和《美国土壤系统分类检索》确定了它们的类型归属。     

贵州黔灵山土壤系统分类

贵州省是我国喀斯特分布的集中区域 ,因其环境脆弱形成了独特的喀斯特环境。选取了贵州省中部具有典型代表性的黔灵山进行土壤系统分类研究 ,论述了黔灵山成土环境 ,将《中国土壤系统分类 (修订方案 )》应用到喀斯特环境中 ,划分了 3个诊断层和 5个诊断特性 ,并在此基础上分出了 7个亚类 ,归纳总结了土壤类型空间分布规律与发生条件的关系 ,为应用遥感和地理信息系统技术在喀斯特地区制作土壤系统分类图和进行土壤资源研究奠定了基础。     

福建赤红壤诊断定量分类初探

调查了福建7个典型赤红壤剖面,按诊断定量分类制确定其分类位置。结果表明:福建典型赤红壤具有淡色表层、淀积粘化层等诊断层和湿润水分状况、高热土温状况等诊断特性。供试剖面在美国土壤系统分类制中分别相当于正常氧化的强发育腐殖质老成土、淡色始成的弱发育湿润老成土、典型强发育湿润老成土、氧化暗红色湿润淋溶土和老成的弱发育湿润淋溶土;在联合国分类制中则相当于铁质强淋溶土和铁质淋溶土。此外,对土壤发生学分类与诊断学分类之间的参比关系以及土壤分类的定量指标等问题作了初步探讨。     

中国海涂土壤系统分类探讨

根据海涂土壤的剖面形态和理化性质,并参照国内外土壤的最新分类成果,拟出海涂土壤的系列诊断层和诊断特性,利用这些诊断层和诊断特性对我国海涂土壤进行了定量化系统分类尝试。     

广西涠洲岛和斜阳岛沉凝灰岩母质发育土壤的系统分类初深

研究广西涠洲岛和斜阳岛沉凝灰岩母质发育自然土壤和旱地土壤的基本属性,参考《中国土壤系统分类(首次方案)》进行分类,分布于涠洲岛火山口附近的土壤属于薄层土土类,其它土壤属于湿润铁硅铝土亚纲的棕红壤;斜阳岛上的土壤为火山灰土。     

基于GIS和USLE模型的巢湖流域土壤侵蚀评价

土壤侵蚀是全世界都关心的土地资源与环境保护问题。巢湖作为中国第五大淡水湖,近年来由于水体富营养化产生的水华现象引起多方重视,对巢湖流域土壤侵蚀评估对于环境保护战略与土地规划政策具有重要的意义。基于GIS平台,采用通用土壤流失方程(USLE)来评估巢湖流域14县/区2000年到2010年土壤侵蚀空间分布变化趋势。研究表明:(1)巢湖流域土壤侵蚀严重区域主要分布在金安区、舒城县、居巢区以及含山县的丘陵地区,即杭埠河-丰乐河流域、裕溪河流域与柘皋河流域的上游地区;(2)从2000年到2010年,土壤微度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀区域占巢湖流域总面积比例分别减少了0.5%、0.05%、0.21%和0.23%,而轻度侵蚀、中度侵蚀区域所占比例分别增加了0.98%和0.01%,总体呈现土壤强度侵蚀、极强度侵蚀与剧烈侵蚀区域向轻、中度侵蚀转移的趋势。(3)植被覆盖度变化是巢湖流域土壤侵蚀分级发生变化的主要原因,总体上,2000~2010年研究区由于植被覆盖度的波动性增加呈现土壤侵蚀分级波动性降低的趋势。     

基于CSLE的淮河流域沂源县土壤侵蚀监测调查研究

沂源县位于淮河流域最北部,地处沂蒙山区,地形以山地为主,土壤侵蚀严重.笔者以GIS为工具,以RS为主要数据来源,利用中国土壤流失方程（CSLE）,对淮河流域沂源县的土壤侵蚀情况做出估算,得出沂源县土壤侵蚀总量及其分布规律,为今后的土壤侵蚀动态监测及水土保持工作提供依据.     

Reference benchmarks relating to great groups of genetic soil classification of China with soil taxonomy

Soil classification forms the basis for the ex-change and extension of research findings in soil science and for the modernization of management of soil resources. This paper systematically reviews the compatibility of the genetic soil classification of China (GSCC) and soil taxonomy (ST). This includes a study of the evolution and consummation of the GSCC and assessment of the databases and methods of the study. Using the 揝oil Species of China (six volumes) and some provincial soil species as the basic material, the authors gathered information from 2540 soil species. Based on the key described in ST, the 2540 soil species were taxo-nomically classified into corresponding soil orders, suborders, great groups and subgroups and then matched with corre-sponding map units in the 1︰1000000 digital soil map of China. Using the high-level classification units of the two soil classification systems, and the attributes of each soil species, the sizes of distribution areas were mapped. The soil distri-bution results were analyzed and compared statistically. The reference compatibility between the great groups used in GSCC system and the soil orders of the ST is discussed. It is believed that 20 great groups display maximum referencibil-ity >95% and 15 great groups depict maximum referencibil-ity in the range of 70%—95%, which can be cited as refer-ence benchmarks. The remaining 25 great groups are less compatible (with maximum referencibility <70%) and need further study, or require referencing at lower classification levels or at a regional level to help to improve the accuracy of the reference.