隋敏 臧淑英 任建华

摘要 随着我国社会的不断进步以及科学的发展，如何有效获取盐碱地真实信息并且动态变化对盐碱化问题的解决至关重要，综述了盐碱化的分布与危害，从当前的遥感数据获取手段出发，探讨了现有的遥感光谱和光谱仪实测获取光谱数据的优势与不足以及现有的针对盐碱地的治理措施，并对未来的盐碱化问题的信息获取与解决提出了展望。

关键词 盐碱地;分布;危害;光谱信息;获取手段;改良

中图分类号 S156.4文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2021）10-0028-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.10.007

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Spectral Information Acquisition and Improvement of Saline-alkali Land

SUI Min，ZANG Shu-ying，REN Jian-hua （Harbin Normal University，Harbin，Heilongjiang 150025）

Abstract With the continuous progress of our society and the development of science，how to effectively obtain the real information of saline-alkali land and its dynamic changes are crucial to the solution of the salinization problem.This article summarized the distribution and harm of salinization，starting from the current remote sensing data acquisition methods，this paper discussed the advantages and disadvantages of the existing remote sensing spectroscopy and the actual measurement of spectral data obtained by spectrometers，as well as the existing treatment measures for saline-alkali soils，and put forward a prospect for the information acquisition and solution of the salinization problem in the future.

Key words Saline-alkali land;Distribution;Hazard;Spectral information;Acquisition method;Improvement

土壤盐碱化是一定的气候、地形、水文地质等自然条件对土壤水、盐运移产生作用的结果[1]，随着人口的迅速增长和不合理的人类活动，土壤盐碱化程度日益加剧且范围呈现不断扩大的趋势[2]。盐碱土作为一种退化土壤，降低土壤的肥力，影响作物的生长，降低粮食产量，对农业的可持续发展造成了严重威胁[3]，据统计，世界盐碱土资源涉及100多个国家，受影响土壤面积多达10亿hm2[4]。因此及时获取土壤理化信息，针对土壤盐分和pH等进行高效的分析监测对解决区域土壤盐碱化问题具有重要现实意义，能够制定更为有效的盐碱土治理改良措施。笔者综述了盐碱土的成因、分布及现有针对盐碱地的遥感影像光谱手段和光谱仪实测手段，分析了以上2种手段的优势与不足，探讨了现有针对盐碱地的改良措施，并对未来盐碱地改良措施的优化提出了展望，以期为盐碱地改良与利用提供可行的参考。

1 盐碱土的分布与危害

1.1 盐碱土的成因

盐碱土是各种盐化土、碱化土的统称，是指因土壤盐分含量过高而导致植物无法正常生长的土地[5]，多分布于干旱、半干旱地区以及滨海地区。盐碱化是在气候、地形、水文等自然条件以及不合理的灌溉措施和农艺措施等人类活动综合影响下形成的[6]。在气候要素中，以降水和地面蒸发强度与土盐渍化的关系最为密切，干湿情况会直接影响地区内水分状况及积盐情况。在干旱地区或半湿润、半干旱地区，蒸发量和降水量的比值均大于 1，地下水中的可溶性盐类则会随上升水流在土壤表面上聚集[7-8];在地形条件中，盐碱土主要分布在地势低洼或排水性差的地区。当水分蒸发后，留下的水溶性盐聚集，长时间的积累下土壤中的盐分含量逐步升高[9];在水文条件下，地下水的矿化度则对土壤的盐碱化程度起决定作用，地下水矿化度、水溶性盐分含量和土壤的盐碱化程度三者呈正相关。地下水位的高度直接影响土壤表层盐分聚积程度与盐分组成[10];而不合理的人类活动则会加剧盐碱化的进程，土地资源的不当开发、过度使用以及农业不合理的灌溉方式和过量使用化肥等长期作用下导致土壤盐碱化加剧[11-12]。

1.2 盐碱土的分布

据统计，世界盐碱地面积达9.5亿hm2，涉及达100多个国家与地区，广泛分布于全球各地，而受盐碱化影响的土地占农业用地的20%，且以1.0×106～1.5×106 hm2/a速度增长[4，13-14]。世界各地区盐碱地分布见表1。

中国作为世界上国土面积第三的疆域大国，国土广阔，气候类型多样。盐碱土主要分布在东部沿海滨海海水浸渍盐渍区，主要集中于黄海苏北滨海平原、东海的浙江上海沿海一带，成因主要受海水倒灌入侵积盐和生物积盐作用;东北湿润半湿润盐渍区，包括松嫩平原、松辽平原、三江平原这3个单元，形成过程与草甸过程紧密联系，多为碱化苏打盐渍土;西北内陆干旱漠境盐碱区，包括甘肃河西走廊、内蒙古西部和新疆北部，该区盐碱土面积广布，类型多样，以大量石膏和碳酸镁积累为显著特征;黄河中游半干旱盐碱区，包括黄河河套平原、黄土高原以及鄂尔多斯高平原大部，该区主要受地形地貌主導，盐碱土呈条带状分布，多为现代积盐的硫酸盐-氯化物以及白僵土等[15-16]。

1.3 盐碱土的危害

盐碱地受自然条件影响以及人为因素的制约，长时间作用下，盐分在土壤表层与内部不断积累，导致土壤质量下降，在土壤内部使得透气性、透水性差以及降低好氧微生物的活性，从而会改变土壤的理化性质，减缓植物对水分的吸收，影响农作物的生长，造成减产、低产。同时，由于盐碱地土壤中盐离子浓度较高，会滞缓植物对水分的吸收，破坏植物生长机能，使其无法正常生长，甚至出现大面积死亡现象，造成森林和草原大面积退化，加剧荒漠化，将严重危害生态系统安全。除以上对自然环境的影响外，由于盐碱土改变了土壤的理化特性，盐渍土对社会中工程建设的危害也是多方面的，盐渍土地基对工程的危害或造成由其浸水后的溶陷、含硫酸盐地基的盐胀和盐渍土地基对基础和其他地下建筑的腐蚀[17-19]。部分地区甚至存在土地溶陷等现象，不仅对工程施工造成不良影响，还能引起工业用地不能有效利用，造成巨大的经济损失。

2 光谱信息获取手段

2.1 遥感影像 20世纪70年代起国外学者开始将卫星遥感应用于土壤盐碱化的监测，到90年代日趋完善，21世纪以来随着技术的不断发展，拥有精细光谱分辨率、纳米级连续光谱的光谱遥感实现了对盐碱化土壤快速、无损的测量[20]。其中，利用遥感手段所获取的土壤反射率数据被广泛应用于土壤盐分的获取分析。Chen等[21]利用Landset7 ETM+与Landset8 OLI数据提取反射光谱，通过改进后的植被指数来判别土壤盐碱化程度，并在此基础上建立了中国黄河三角洲垦利区的季节SCC反演模型，发现了长三角盐碱化土壤的季节盐分动态变化过程并绘制了土壤盐分季节变化图。Moreira等[22]将混合光谱分析应用于Landset8 OLI与Hyperion遥感影像，使用盐度指数对比分析了2种影像对巴西东北部盐碱土与非盐碱土的识别能力，结果表明，Hyperion遥感数据对土壤盐分的估算误差更小，识别精度更高。Nawar等[23]借助Landset7 ETM+数据与土壤电导率重建了土壤反射光谱，利用偏最小二乘回归与多元自适应回归样条模型来估算埃及西奈半島埃尔蒂娜平原土壤盐分，结果表明多元自适应回归样条模型R2达0.70，模型精度高，适合高盐地区土壤盐分的估算与制图。El Hafyani等[24]利用Landset8 OLI数据与土壤电导率构建了摩洛哥的塔菲拉勒特平原土壤盐度指数的多元线性回归模型，结果发现不同波段的模型精度较高，决定系数R2在0.53～0.75，表明该方法在此研究区对土壤盐度判定具有一定的适用性。再屯古丽·亚库普等[25]针对中国新疆于田绿洲利用四极化ALOS-2 和PALSAR2数据，采用多元回归模型、地理加权回归模型、BP神经网络模型建立了土壤含盐量、含水量及pH的雷达后向散射系数定量反演模型，结果表明三层BP模型盐分反演精度最高，相对分析误差（RPD）达5.53，说明BP神经网络模型能够有效反演研究区内的盐分信息。

随着科技的不断发展，从遥感卫星上获取的遥感影像更加便捷且精度更高，同时能够针对地面状况进行实时动态的影像采集。影像优势有大范围和长时间两方面。针对已经获取的影像可以进行解析和判读，分析地面的盐碱土分布以及盐碱化程度，但是精度较低，这是由于遥感影像受天气云量的动态影响以及地面的植被遮挡，精度相比较与地面实测低、可控性差。因此针对影像进行校正处理以及光谱信息进行变换后可以达到较好的反演结果。

2.2 室外实测

室外实测主要依靠光谱仪进行，使用光谱仪在不同的环境下照射地面获取反射的光谱信息，除从航空和航天遥感平台上获取高光谱数据外[26]，地面光谱仪作为一种重要的数据获取手段，也被广泛用于与遥感数据进行比较验证及土壤理化性质的定量分析等研究中，现有的科学研究普遍所使用的光谱仪型号主要是ASD和SVC，这2种仪器均配备有光谱仪传感器镜头以及自带的原始光谱处理软件，可以进行简单的原始光谱预处理，同时能够应用于多种室内外不同场景。地基高光谱测量试验主要包括室内测量与室外测量2种类型[27-29]。其中，室内测量试验主要指在光学暗室条件下，利用光谱仪传感器镜头照射土样来获取光谱数据，一般测量高度以近土壤表面为主;室外实测中测量高度主要取决于地面植被覆盖状况，同时还受到土壤表面状况、天气条件及研究尺度等因素的影响[30]。Farifteh等[31]在荷兰特赛尔岛田间采集粉砂质黏土、砂壤土、砂土3种质地不同的盐碱化土壤，在暗室利用ASD光谱仪设置试验高度3 cm获取土壤光谱数据，比较不同质地土壤的盐碱化程度及其光谱信息，结果表明，随着土壤中盐分浓度的增加，波段在1 300 nm 以上观测到的吸收特征变宽，最大反射率位置向短波长方向偏移，总反射率呈比例变化。Srivastava等[32]在印度哈里亚纳邦稻麦种植区获取盐碱土，在暗室内使用ASD光谱仪设置试验高度5 cm获取数据，分析表明土壤盐分在光谱1 390～2 400 nm对盐度变化最为敏感，反射率一阶微分处理后的偏最小二乘模型对土壤盐分的预测精度R2 达 0.93。Moreira等[33]在巴西北部灌溉盐碱土获取土样在暗室内使用ASD光谱仪在7 cm 高度下测量了原始土壤以及加入石膏后土样含盐量的光谱响应，结果表明石膏对灌溉区盐碱土的改良效果明显。Fu等[34]以中国新疆天山准噶尔盆地为研究区，使用ASD光谱仪采集15 cm 下室外土壤样品的光谱数据，并结合粒子群优化概率神经网络模型对土壤盐分进行定量分析，进而区别和判定人类活动在研究区内的不同干扰强度对盐碱土的影响。Bai等[35]使用SVC光谱仪在室外测量了10 cm试验高度下的土样光谱，同时结合HJ-1A 卫星遥感影像建立了最佳土壤盐碱化反演模型，并用此模型实现了大尺度下松嫩平原北部扎龙湿地土壤盐分与pH 的高精度定量反演。Bouaziz等[36]在突尼斯东南部土壤表面8 cm 距离上收集了土壤样本的光谱数据，同时结合该区域的Landset影像，并对数据进行了主成分分析与集群分析处理，以期提供有关多光谱数据与地面真实性之间相互关系的大量信息，从而有助于更好地理解多光谱数据与地面实况测量之间的相互关系，实现对受盐污染土壤状况的监测。

使用地物光谱仪照射研究区地面获取的光谱信息精度高、针对性强，且反射率数据在采集过程中受干扰也较少，同时不仅局限于盐分，对土壤内部的理化性质如有机质、金属等都可以进行判读，但是由于机器的便携性差，不能大范围进行推广。所获取的光谱数据在时间尺度上较小，反映的是较短时间内一定区域下的土壤状况，因此大多的地面实测光谱试验所获取的光谱数据仅作为地面参考数据与遥感影像进行比较或者直接加入到模型中进行运算研究。

3 改良措施

盐碱土改良的根本目的是改善土壤理化特性，为作物提供良好的生长发育环境，以实现作物的高产高效[37]，提升土壤质量，减缓土壤盐碱化的进程。除上文提到的遥感影像和光谱仪实测的手段，利用遥感影像与光谱仪器来获取土壤信息进行分析与监测，可以提供精准的盐碱化信息，下面针对实际地面应用中的盐碱化改良措施进行综述，主要分为生物措施、工程措施和农业措施，结合国内外已有的研究成果取得的进展进行分析。

3.1 生物改良措施

生物措施是当前盐碱土改良方法中最经济、有效和可持续的方法之一[38]，包括耐盐碱植物（作物）的种植、耐盐绿肥作物、微生物菌肥等，能够达到脱盐持久、稳定且有利于水土保持以及生态平衡的效果[39]，具有投入少、规模大、经济效益高等优点。于英钗等[40]引入蚯蚓与丛枝菌根真菌相互作用于玉米植物中研究对滨海盐碱地的改良作用，结果表明，添加蚯蚓和接种菌根真菌均能降低土壤pH 和水溶性全盐含量，提高玉米对土壤养分的吸收。Bao等[41]对吉林西部地区的盐碱地进行了硫氧化菌改善土壤性能的室内试验研究，结果表明，硫氧化菌处理适合pH 7.5～8.0 的土壤，50 mL 硫氧化菌对盐碱地土壤的改善效果最好。Yue等[42]在盐渍土壤上栽培菊芋改变了土壤的理化和酶学性质，盐碱土中根际土壤和块状土壤的这两部分在盐分的快速变化上有显著差异;微生物物种能够积极响应盐胁迫，在盐渍土改良可能发挥关键作用。蔡树美等[43]采用田间定位试验，设置菜蚓共作和花菜单作2个处理，在原位改良2 年后比较了土壤物理指标、生物学性质指标等的变化，结果表明，菜蚓共作处理较花菜单作处理使土壤EC 值、盐分和碱化度分别下降 24.1%、19.0% 和19.1%，花菜产量提高23.1%;与花菜单作相比，菜蚓共作改变了 0～80 cm 各土层水盐分布变化特征，增加土壤养分含量、缓解土壤盐碱化、提高土壤微生物数量是提升滩涂盐碱地土壤生态质量的有效措施。 因此借助生物措施，针对不同作物施用微生物以及耐盐碱作物等或者二者结合处理均可以达到较理想的效果，从而能够达到降低土壤的盐碱化、提升作物产量的目的。

3.2 工程改良措施

土壤盐碱化问题的产生本质是“水盐运移”的过程，因此工程改良措施主要是通过建立完善的排灌系统，借助井、沟、渠等配套措施，钻灌水井、修筑台田、埋设暗管等，达到灌水适当、排水及时的效果[44]，从而达到排出盐分、减缓盐分积累的目的。Zhang等[45]构建了模拟平台与人工河岸在海岸带盐碱地的不同脱盐效果，结果表明，随着平台高度的增加，场地也随之增加，土壤脱盐效果越来越显著;通过延长处理时间，可以使低台地盐碱地得到充分的处理，从而提高了盐碱地的处理效率。杨岳[46]通过暗管排水研究发现，疏勒河流域盐碱地脱盐率、排盐量增加，土壤盐分含量下降，作物长势良好，产量增加。马凤娇等[47]结合河北省黄骅市实际年降水量，在滨海盐碱荒地和盐碱低产田开展暗管改碱技术，结果表明，雨季（6—9月）降水量对大面积的轻度盐碱地淋洗脱盐效果非常显著，因此未来推广实施暗管改碱工程时有必要考虑亏缺灌溉对自然降水淋盐的补充效果。

安徽农业科学2021年

3.3 农业改良措施

农业改良措施也是建立在“盐随水来，盐随水去”的水盐运移规律基础上的，通过不同农艺耕作方式，抑制或减少土壤水分的蒸发，减轻盐分的表聚，淡化耕作层，进而达到改良的目的[48]。它主要包括合理的耕作与栽培技术，通过翻耕、耙地、镇压、中耕等田间作业，或者施用不同的土壤表层试剂如石膏等覆盖在土壤上创造良好的表层结构，促进脱盐。通过合理灌溉、施肥和地表覆盖等措施，增加土壤墒情，抑制盐分表聚，为作物高产创造良好的土壤环境。Wang等[49]就松嫩平原西部土地整理项目进行研究，表明改善灌排系统、春季使用合理的土地平整措施和科学的耕作方式，更好地改善盐渍化土壤。Li等[50]根據黄河三角洲沿岸盐碱土特征，采用烟气脱硫、石膏和腐殖酸作为土壤改良剂，通过单施和联合施进行了土壤改良淋溶试验，结果表明在保证灌溉量的基础上，烟气脱硫石膏与腐殖酸的联合应用是改善黄河三角洲沿海盐碱土的一种有潜力的方法。赵兰坡等[51]通过田间试验进行苏打盐碱土改良研究，结果表明，采用地膜覆盖能够提高玉米的出苗率，促进玉米生长;田间条件下，施用改良剂和扭膜对玉米出苗率及苗期生长均有良好作用，但玉米产量则以硫酸铝加扭膜的处理最高。

4 展望

由于土壤本身具有巨大的异质性，盐碱土虽然广泛分布[51]，受各地区自身长时间的当地地理环境的特征影响，差异巨大。针对盐碱地所采用的研究手段不同，施用改良措施不同，因此改良结果各异。经过多年的科研发展，高新技术的层出不穷，针对盐碱化的问题从科研角度上出发需要加强将遥感影像与地面实测相结合，不断提升遥感影像精度。光谱数据处理手段从发展分数阶微分的前期预处理到使用多层神经网络进行反演，分析不同研究方法的不同效果，从而提供更为精准、全面的盐碱化动态信息，为改良措施提供准确的土壤信息。从治理手段分析单一盐碱地改良措施不能发挥最大的效用、达到优良效果，要综合多种措施，因地制宜合理规划，以达到最佳治理效果。

从科研角度出发，提升对盐碱化的重视程度，尝试多种手段进行试验，从而获取精准的盐碱土信息，并且关注盐碱化的动态变换过程，为盐碱化的治理提供科学的准确信息。从政府的角度出发，做好辖区内的土地利用统计，充分分析辖区内盐碱土的状况与变化。施行科学的有针对性的改良措施。在今后的盐碱地治理中随着国内外研究的不断深入，土地信息的获取日渐精准完善，针对盐碱土的治理将形成完善的信息获取—政策制定的合理系统。但是为发挥最大的效用、达到治理盐碱化的效果，要综合多种措施，因地制宜地采用不同的措施，减缓盐碱化进程，维护良好生态环境。

参考文献

[1]

庞国锦，王涛，孙家欢，等.基于高光谱的民勤土壤盐分定量分析[J].中国沙漠，2014，34（4）：1073-1079.

[2] NAWAR S，BUDDENBAUM H，HILL J.Estimation of soil salinity using three quantitative methods based on visible and near-infrared reflectance spectroscopy：A case study from Egypt[J].Arabian journal of geosciences，2015，8（7）：5127-5140.

[3] 郑昭佩，刘作新.土壤质量及其评价[J].应用生态学报，2003，14（1）：131-134.

[4] 王遵亲.中国盐渍土[M].北京：科学出版社，1993.

[5] 石元春.盐碱土改良———诊断、管理、改良[M].北京：中国农业出版社，1996.

[6] 周阳.脱硫石膏与腐植酸改良盐碱土效果研究[D].呼和浩特：内蒙古农业大学，2016.

[7] 温利强.我国盐渍土的成因及分布特征[D].合肥：合肥工业大学，2010.

[8] AKCA E，AYDIN M，KAPUR S，et al.Long-term monitoring of soil salinity in a semi-arid environment of Turkey[J/OL].CATENA，2020，193[2020-05-25].https：//doi.org/10.1016/j.catena.2020.104614.

[9] 张翼夫，李问盈，胡红，等.盐碱地改良研究现状及展望[J].江苏农业科学，2017，45（18）：7-10.

[10] 路晓筠，项卫东，郑光耀，等.盐碱地改良措施研究进展[J].江苏农业科学，2015，43（12）：5-8.

[11] 殷厚民，胡建，王青青，等.松嫩平原西部盐碱土旱作改良研究进展与展望[J].土壤通报，2017，48（1）：236-242.

[12] 王健，李傲瑞.我国盐碱地改良技术综述[J].现代农业科技，2019（21）：182-183，185.

[13]WANG S，SUN L，LING N，et al.Exploring soil factors determining composition and structure of the bacterial communities in saline-alkali soils of Songnen plain[J].Frontiers in microbiology，2019，10：1-11.

[14] 张建锋，张旭东，周金星，等.世界盐碱地资源及其改良利用的基本措施[J].水土保持研究，2005，12（6）：28-30，107.

[15] 肖帆，王韵瑶，王鸿斌，等.不同改良剂及组合对苏打盐碱土改良效果研究[J/OL].吉林农业大学学报，2020-09-16[2020-05-25].https：//doi.org/10.13327/j.jjlau.2020.5096.

[16] 徐成龍，董奕岑，卢家磊，等.我国滨海盐碱地土壤改良及资源化利用研究进展[J].世界林业研究，2020，33（6）：68-73.

[17] 张龙.节水灌溉在新疆灌区盐碱地改良治理中的应用[J].水利规划与设计，2020（5）：70-73.

[18] 张蓉蓉.土壤盐碱化的危害及改良方法[J].现代农业科技，2019（21）：178-179.

[19] 杨玉坤，耿计彪，于起庆，等.盐碱地土壤利用与改良研究进展[J].农业与技术，2019，39（24）：108-111.

[20] 朱赟，申广荣，项巧巧，等.基于不同光谱变换的土壤盐含量光谱特征分析[J].土壤通报，2017，48（3）：560-568.

[21] CHEN H Y，ZHAO G X，LI Y H，et al.Monitoring the seasonal dynamics of soil salinization in the Yellow River delta of China using Landsat data[J].Natural hazards and earth system sciences，2019，19：1499-1508.

[22] MOREIRA L C J，DOS SANTOS TEIXEIRA A，GALVO L S.Potential of multispectral and hyperspectral data to detect saline-exposed soils in Brazil[J].GIScience& remote sensing，2015，52（4）：416-436.

[23] NAWAR S，BUDDENBAUM H，HILL J，et al.Modeling and mapping of soil salinity with reflectance spectroscopy and landsat data using two quantitative methods （PLSR and MARS）[J].Remote sensing，2014，6（11）：10813-10834.

[24] EL HAFYANIM，ESSAHLAOUI A，EL BAGHDADI M，et al.Modeling and mapping of soil salinity in Tafilalet plain （Morocco）[J].Arabian journal of geosciences，2019，12（2）：1-7.

[25] 再屯古丽·亚库普，买买提·沙吾提，阿卜杜萨拉木·阿布都加帕尔，等.基于PALSAR雷达数据的于田绿洲土壤盐渍化反演[J].资源科学，2018，40（10）：2110-2117.

[26] BANNARI A，STAENZ K，CHAMPAGNE C，et al.Spatial variability mapping of crop residue using Hyperion （EO-1） hyperspectral data[J].Remote sensing，2015，7（6）：8107-8127.

[27] STAENZ K.A decade of imaging spectrometry in Canada[J].Canadian journal of remote sensing，1992，18（4）：187-197.

[28] ADAMS J B，SMITH M O，GILLEPSIE A R.Imaging spectroscopy： Interpretation based on spectral mixture analysis[M]//PIETERS C M，ENGLERT P A J.Remote geochemical analysis：Elemental and mineralogical composition.

Cambridge，UK：Cambridge University，1993：145-166.

[29] THENKABAIL P S，LYON J G，HUETE A.Hyperspectral remote sensing of vegetation[M].Boca Raton，FL，USA：CRC Press/Taylor and Francis Group，2011：1512-1520.

[30] WANG S J，CHEN Y H，WANG M G，et al.Performance comparison of machine learning algorithms for estimating the soil salinity of salt-affected soil using field spectral data[J].Remote sensing，2019，11（22）：1-26.

[31] FARIFTEH J，VAN DER MEER F，VAN DER MEIJDE M，et al.Spectral characteristics of salt-affected soils： A laboratory experiment[J].Geoderma，2008，145（3/4）：196-206.

[32] SRIVASTAVA R，SETHI M，YADAV R K，et al.Visible-near infrared reflectance spectroscopy for rapid characterization of salt-affected soil in the indo-Gangetic Plains of Haryana，India[J].Journal of the Indian society of remote sensing，2017，45（2）：307-315.

[33] MOREIRA L C J，DOS SANTOS TEIXEIRA A，GALVO L S.Laboratory salinization of Brazilian alluvial soils and the spectral effects of gypsum[J].Remote sensing，2014，6（4）：2647-2663.

[34] FU C B，GAN S，YUAN X P，et al.Determination of soil salt content using a probability neural network model based on particle swarm optimization in areas affected and non-affected by human activities[J].Remote sensing，2018，10（9）：1-19.

[35] BAI L，WANG C Z，ZANG S Y，et al.Mapping soil alkalinity and salinity in northern Songnen plain，China with the HJ-1 hyperspectral imager data and partial least squares regression[J].Sensors，2018，18：1-17.

[36] BOUAZIZ M，CHTOUROU M Y，TRIKI I，et al.Prediction of soil salinity using multivariate statistical techniques and remote sensing tools[J].Advances in remote sensing，2018，7（4）：313-326.

[37] 逄煥成，李玉义.西北沿黄灌区盐碱地改良与利用[M].北京： 科学出版社，2014.

[38] 杨真，王宝山.中国盐碱地改良利用技术研究进展及未来趋势[J].水土保持，2014，2（1）：1-11.

[39] 张科，宫江平，张正，等.盐生植物种植管理技术简报[J].新疆农垦科技，2018，41（11）：15-16.

[40] 于英钗，王冲，孙梦实，等.蚯蚓-菌根互作对滨海盐碱土的改良作用[J].中国农业大学学报，2019，24（5）：123-129.

[41] BAO S C，WANG Q，BAO X H，et al.Biological treatment of saline-alkali soil by Sulfur-oxidizing bacteria[J].Bioengineered，2016，7（5）：372-375.

[42] YUE Y，SHAO T Y，LONG X H，et al.Microbiome structure and function in rhizosphere of Jerusalem artichoke grown in saline land[J/OL].Science of the total environment，2020，724[2020-05-25].https：//doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020，138259.

[43] 蔡樹美，徐四新，张德闪，等.菜蚓共作对滩涂盐碱地土壤生态质量的影响研究[J].土壤通报，2018，49（5）：1191-1197.

[44] 陶炳炎.国外利用竖井排水改良盐碱地的经验[J].水利水电技术，1963（1）：40-42.

[45] ZHANG R F，ZHANG X T，WANG H，et al.Effect of simulation platform fields lasting improvement of coastal saline-alkali land[J].International journal of earth sciences and engineering，2016，9（6）：2629-2635.

[46] 杨岳.疏勒河流域盐碱地改良暗管排水与效果分析[J].发展，2001（S1）：145-146.

[47] 马凤娇，谭莉梅，刘慧涛，等.河北滨海盐碱区暗管改碱技术的降雨有效性评价[J].中国生态农业学报，2011，19（2）：409-414.

[48] YANG Z，WANG B S.Progress in techniques of improvement and utilization of saline-alkali land in China and its future trend[J].Soil and water conservation，2014，2（1）：1-11.

[49] WANG J，DUN Y L，GUO Y Q，et al.Effects of land consolidation on improvement of salinity soil in Western Songnen Plain[J].农业工程学报，2014，30（18）：266-275.

[50] LI F Z，HUANG Z B，MA Y，et al.Improvement effects of different environmental materials on coastal saline-alkali soil in Yellow River Delta[J].Materials science forum，2018，913：879-886.

[51] 赵兰坡，王宇，马晶，等.吉林省西部苏打盐碱土改良研究[J].土壤通报，2001，32（S1）：91-96.