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红壤区土壤有机质和全氮含量的空间预测方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
如何利用有限的土壤采样点准确预测土壤属性一直是研究的热点。近些年来,结合辅助信息的克里格空间插值应用广泛,但将土地利用类型信息作为辅助变量提高预测精度的研究鲜有报道。以中国南方红壤丘陵区的余江县为案例区,用网格法采集254个土壤样品,通过普通克里格(OK)和以土地利用方式为辅助变量的克里格(KLU)方法对土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)进行空间预测,并通过102个验证点比较了两种方法的预测精度。分析表明KLU对SOM和STN的预测值与实测值的相关系数(rSOM=0.786,rSTN=0.803)明显高于OK(rSOM′=0.224,rSTN′=0.307);OK对SOM和STN的预测RMSE分别为12.48g.kg-1和0.64g.kg-1,而KLU的预测RMSE分别为6.86g.kg-1和0.37g.kg-1,仅为前者的55%和58%。可见,KLU对研究区SOM和STN的预测精度均大幅提高。同时分析也表明,KLU对不同土地利用方式SOM和STN预测精度的提高幅度存在差异,其中对旱地预测精度的提高幅度最大,对林地预测精度的提高幅度最小,水田则介于两者之间。研究表明,KLU是南方红壤丘陵区进行SOM和STN空间预测的现实和高效方法。  相似文献   
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滨海盐渍土地区耕地的有机碳(SOC)、氮(N)及生物量演变是反映该区域土壤质量的重要内容。借助DNDC(Denitrification—Decomposition)模型模拟江苏滨海滩涂地区盐渍土水稻田土壤有机碳(SOC)、铵态氮(NH_4~+-N)、硝态氮(NO_3~–-N)和生物量的变化过程,分析DNDC模型在江苏滨海盐渍土垦区土壤的适用性,并对DNDC模型模拟结果进行验证。结果表明:DNDC模型在滨海地区水稻田对生物量、土壤有机碳和氮的模拟结果良好;土壤有机碳均方根误差(RMSE)为0.069,土壤铵态氮RMSE为11.1,硝态氮RMSE为0.28,总生物量RMSE为397.92;滨海盐渍土土壤有机碳和作物产量模拟精度较高(RMSE10%),铵态氮和硝态氮模拟精度较好(RMSE20%);模型能正确反映土壤有机碳、硝态氮、铵态氮在水稻生长过程中的变化规律,同时能很好地揭示施肥与氮素含量、硝态氮与土壤水之间以及铵态氮和硝态氮含量上的相互关系。  相似文献   
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