黄土高原小流域土壤养分空间变异特征及预测

在黄土高原小流域尺度上,地形和土地利用是影响土壤属性变异的重要因素.在横山县朱家沟小流域采集111个表层土样,比较不同土地利用及景观位置土壤养分变异及分布特征,分析土壤养分与地形因素的关系并利用相关环境信息进行空间预测.结果表明,不同土地利用类型土壤养分存在显著性差异.有机质和全氮含量表现为坝地最高,灌木地最低,而全磷含量以梯田最高.在不同景观位置,沟平地有机质和全氮含量显著高于其他景观位置,而全磷差异不显著.土壤有机质与复合地形指数CTI、汇流动力SPI、沉积物运移指数STI显著负相关,全氮与沉积物运移指数STI显著负相关,而全磷只与坡度β显著负相关.多元线性逐步回归模型预测土壤有机质和全氮较好,而全磷预测结果较差;回归-克里格预测有效地减小了残差,与实测值较为接近,预测精度高于回归预测.     

小流域土壤水分空间异质性及其与环境因子的关系

以丹江口库区五龙池小流域为研究区域,利用双向指示种法将观测期(2008年4-10月)划分为不同干湿时段;运用前向选择法和Monte Carlo检验法对显著影响不同时段土壤水分空间格局的环境因子进行筛选;利用冗余分析排序法分析不同时段土壤水分格局与环境因子的关系;运用偏冗余分析定量分离环境、空间及其交互作用对土壤水分变异的影响.结果表明:观测期土壤水分被划分为7个子类,分别属于干旱、半干旱、半湿润和湿润4个时段;在干旱期,土地利用类型是影响土壤水分空间格局的主控因子,土层厚度、相对高程、剖面曲率、土壤容重和土壤有机质的影响也达到显著水平;在半干旱期,土层厚度起主导作用,土地利用类型、地形湿度指数、土壤容重和剖面曲率显著影响土壤水分;在半湿润期,地形湿度指数的影响最大,土地利用、坡向正弦值的作用显著;在湿润期,地形湿度指数和坡向正弦值是主要影响因子,相对高程、汇水面积的影响显著.不同干湿期土壤水分的空间分布与环境空间的生态梯度格局吻合较好.从干旱期到湿润期,环境因子独立作用不断减小,但始终处于主导地位,空间位置独立作用总体变化不大且一直维持在较低水平,环境-空间位置交互作用的贡献逐渐增大.     

长白山苔原草本植物入侵与土壤环境的关系

在对长白山高山苔原西坡样带内132个样方进行植被调查和土壤取样分析的基础上,应用冗余分析(RDA)和典型相关分析方法,探讨了草本植物入侵苔原带程度与苔原土理化性质及环境之间的关系。研究表明,长白山苔原带西坡草本入侵程度区域差异明显,可分为5个不同的入侵等级;海拔、坡度、全钾含量、粘粒含量、有机质含量等10种土壤环境因子与草本植物入侵程度明显相关。RDA分析表明土壤环境因子能解释93%的植物物种多度信息,影响草本植物入侵的主要土壤因子是有机质含量,粘粒含量和坡度;第一对典型变量说明有机质含量与牛皮杜鹃多度正相关,与大白花地榆多度负相关,粘粒含量则相反;第二对典型变量说明海拔、速效氮含量与笃斯越桔、长白老鹳草多度呈负相关。长白山苔原带西坡草本植物在空间分布上是离散的,呈斑块状。可见,草本植物入侵,对生境是有所选择的。土壤有机质含量与灌木多度呈正相关,说明在草本入侵过程中,土壤有机质含量会减少;或者有机质含量减少的地方,灌木生长退化,草本由此开始侵入定植。     

黄土高原植被景观多尺度变化及其与地形的响应关系

基于RS和GIS技术,利用黄土高原近30年不同分辨率的归一化植被指数(NDVI),采用基于小波分析的多尺度空间统计学方法,研究不同时期黄土高原植被景观的多尺度变化特征及其与地形的响应关系。结果表明:(1)黄土高原植被景观1982—2011年期间发生了周期性变化。其中,1990年以前为植被恢复阶段,1990—2001年为植被退化阶段,2001年以后为植被恢复阶段。(2)植被景观的空间异质性与数据获取的时间、数据分辨率、空间位置和地形均有关。一方面,植被指数和数据分辨率越高,植被景观的空间异质性就越大,而且沿经度方向植被景观的空间差异性大于纬度方向;另一方面,NDVI的多尺度变化特征与地形因子有不同程度的相关性,表现为:高程地形湿度坡度坡向,这对于今后黄土高原植被景观的合理布局,提高生物多样性,控制水土流失,增强景观的连续性具有特别重要的意义,也可为指导生态环境建设提供基础资料。     

基于小波变换的土壤有机碳与其影响因子多尺度相关分析

基于GIS,采用小波变换和相关分析方法,以广东山区表层(0～20 cm)土壤有机碳密度及其影响因子(包括归一化植被指数NDVI、海拔、坡度和坡向)作为分析对象,选取4条样带,使用一维离散小波变换对分析对象进行多尺度分解,在栅格尺度上定量分析土壤有机碳密度与其影响因子相关关系的多尺度响应特征.结果表明: 研究区土壤有机碳密度与其影响因子具有不同程度的尺度相关性.NDVI在2、8和16 km尺度、海拔在8和16 km尺度下的控制作用最强;坡度的控制作用极弱,尺度相关性不显著;坡向在大于2 km尺度表现为随尺度增加而增大的负相关作用.不同样带的土壤有机碳密度受不同影响因子的制约,NDVI和海拔是影响广东山区土壤有机碳密度分布的主要因子,坡度和坡向仅在个别样带、较大尺度上起作用.     

基于路网的土壤采样布局优化——模拟退火神经网络算法

以湖北省钟祥市东部的土壤有机质为研究对象,通过地形分析提取坡度、沿平面曲率、沿剖面曲率、地形湿度指数、汇流动力指数、沉积物运移指数等地形因子,在道路周边设置13种采样尺度,运用模拟退火算法对各样点的空间布局分别进行优化,以获取基于路网的土壤采样优化布局.在此基础上,对地形因子和优化后样点的有机质建立多元线性回归模型,同时建立基于神经网络的多层感知机模型,并用此模型精度与多元线性回归模型精度进行对比.结果表明:利用道路网制定土壤采样方案是可行的,优化后的采样点布局能够准确获取土壤景观知识,并且优于原始样点的精度.本研究利用道路空间分布格局、历史样点、数字高程数据等可利用资源设计采样方案,为降低采样成本、提高采样效率、展现有机质空间分布格局提供了有效手段与理论依据.     

黄土高原小流域土壤容重及水分空间变异特征

在黄土高原小流域尺度上,地形和土地利用是影响土壤变异的重要因素.在横山县朱家沟小流域采集了82个样点,选取土壤容重和水分作为研究对象,分析比较不同土地利用及不同景观位置下二者的变异及分布特征;分析了土壤容重和水分与地形因素的关系并利用地形与土地利用信息进行了回归分析.结果表明,不同土地利用类型之间,土壤容重变异较小,其大小次序为：灌木林地＞荒草地＞梯田＞坝地＞林地＞坡耕地;土壤水分变化相对较大,大小次序为：坝地＞荒草地＞灌木林地＞坡耕地＞林地＞梯田.在不同景观位置,土壤容重大小变化表现为：坡顶＞沟平地＞坡下＞坡上＞坡中;土壤水分大小变化为：沟平地＞坡中＞坡下＞坡上＞坡顶.基于数字地形分析技术,提取相关地形指数,与土壤容重和水分进行相关分析并进行多元回归分析,结果表明：土壤容重与复合地形指数CTI正相关;土壤水分与高程呈现负相关关系,和剖面曲率正相关.建立了多元线性回归模型,结果发现模型对土壤容重预测结果比较理想,但对于土壤水分的预测存在较大的平滑效应,残差较大,须进一步探讨.     

东灵山地区辽东栎林主要土壤因子的Haar小波分解

小波分解可以区分一维信号的区域变化和局部细节,是进行土壤因子分析的一种有效方法。应用该方法对北京东灵山地区辽东栎林样带中的3个主要土壤因子指标进行Haar小波分解。结果表明：沿山下到山顶样带梯度,土壤含水量呈明显的逐步下降趋势;土壤pH值变化幅度在6.5-6.6之间,表现比较稳定;土壤有机质含量在样带中存在3个较高值区域,具有一定的复杂性。较大水平上3个土壤因子在样带的下部受到的干扰较大,在样带的中、上部受到的干扰较小;在较小水平上,土壤含水量存在不规则的周期性干扰,pH值和有机质含量受干扰的情况较为复杂,规律性不明显。低频近假信号可以有效地揭示出土壤因子在样带中的总体变化规律,高频细节信号主要反映土壤因子受其它因素干扰程度,并可以在样带上定位出现奇异性变化的区域。     

皇甫川流域不同尺度景观分异下的土壤性状

皇甫川流域地处我国北方农牧交错带中段,是该地区正在进行的国家重点基础规划(“973”)项目设置的范式点之一。按照区域-小流域-中小地形这样的景观分类的等级体系,通过代表小流域的样带设置、实地调查和取样分析等,对该地区区域尺度、流域尺度和中小地形尺度景观分异下的土壤性状进行了分析。在此基础上,对研究区优化生态-生产范式的空间配置问题进行了探讨。结果表明:(1)总体上该研究区土壤养分含量低、发育程度差。(2)不同地质地貌类型区的土壤特性存在差异,黄土丘陵沟壑区的小流域比沙化黄土丘陵区和砒砂岩裸露丘陵沟壑区的小流域的土壤养分和质地好,相对更适于发展耕地。(3)中小地形尺度下,坡向、坡度和坡位及土地利用与土壤性状的关系为:1阴坡和阳坡的土壤有机质含量存在差异显著,且土壤养分还随着坡的向阳程度的减弱而增加。川地的土壤养分也较高,但土壤偏砂性。2坡度与土壤粒径存在显著相关,坡度不同侵蚀强度也不同。15°是侵蚀加剧的临界值,把它作为当地的退耕坡度标准是合理的。3土壤表层养分总体表现为随坡位的下降而减少的趋势。4综合考虑中小地形条件,景观立地类型可以划分为川台地养分富集区,坡中下部养分严重流失区(坡度>15°)和坡梁缓坡地养分涵养区(坡度<15°)。5中小地形尺度下,样带剖面上土地利用变化对土壤性状的影响较大:乔木林土壤养分积累高、团粒结构好,灌木林由于放牧和沙化的影响,土壤养分最低,砂粒含量最高而粘粒含量最低。撂荒地的土壤养分少而农田和果园的土壤养分较高。荒草地的土壤养分条件较差。但就耕地与非耕地而言,土壤养分和质地并无显著差异。说明耕地熟化作用很弱,广种薄收、靠天吃饭现象十分普遍;(4)不同尺度景观分异下的土壤性状研究是优化生态-生产范式的构建的重要理论基础。     

黄水河小流域土壤养分分布及其与地形的关系

基于GIS和地统计学原理,对丹江口水库水源区黄水河小流域土壤养分空间分布及其与地形因子间的关系进行分析.结果表明： 研究区土壤全氮、全磷、有机质的变异系数分别为51%、66%和85%,为中等变异,土壤速效磷的变异系数为161%,属强变异;土壤全氮和有机质表现为显著正向空间自相关,速效磷和全磷的空间自相关性较弱;海拔是影响该区土壤养分分布的主要因素,其对全氮、全磷和有机质都具有极显著影响,坡度和剖面曲率显著影响全氮和有机质分布.建立了地形因子与土壤养分含量空间分布的回归预测方程,并进行了数字化制图输出,为研究区土壤资源的精确管理提供了数据支持.     

喀斯特流域径流对植被和气候变化的多尺度响应

植被覆盖和气候变化对径流的影响可能具有尺度依赖性,而在生态环境脆弱和地质结构复杂的西南喀斯特区开展研究较少。为此,以喀斯特地貌广泛发育的西江流域为研究区,选取郁江、红水河、浔江和梧州4个流域,利用Mann-Kendall趋势检验对4个流域年径流深、NDVI、降水量、潜在蒸散发和气温(1982—2015)的变化趋势进行了分析,运用多元经验模态分解(MEMD)量化了流域径流深与植被和气候因子在不同尺度上的相关性,并预测了年径流深,旨在研究喀斯特流域径流对植被和气候变化的多尺度响应。结果表明,径流深仅有红水河流域呈显著下降趋势(P0.05)。其中郁江流域径流深主要表征尺度为3年和5年,红水河流域径流深主要表征尺度为10年和22年,浔江和梧州流域径流深主要表征尺度为3年和22年。径流深与植被和气候因子的关系具有尺度依赖性,在不同尺度下,4个流域径流深与降水量和潜在蒸散发始终呈显著相关性(P0.05),而径流深与NDVI和气温的多尺度关系在某些表征尺度上并不显著。利用MEMD法对径流深的预测效果(R~2=0.81—0.86)要优于基于原始数据的多元逐步回归方法(R~2=0.69—0.78)。本研究可以为合理利用喀斯特流域水资源,促进流域社会经济可持续发展和生态环境保护提供科学依据。     

不同研究尺度下土壤有机质和全氮的空间变异特征

在北京郊区面积为1075km^2的中尺度（平谷区）以400m&#215;400m网格采样,共采集1076个样点,同时在平谷区内面积为28．8km^2的小尺度（马昌营镇）以100m&#215;100m网格采样,共采集171个样点,测定其耕层土壤有机质和全氮的含量。应用传统统计学和地统计学方法,对两个研究尺度下的数据进行了分析,结果表明：有机质和全氮的变异系数范围为0．31～0．40,均属中等变异强度,随着研究尺度的缩小,土壤全氮的变异系数减少。半方差函数分析结果表明,两个研究尺度下,有机质和全氮均在一定范围内存在空间相关关系,区级尺度有机质和全氮的空间相关距离较大,分别为88．2km和4．9km,镇级尺度有机质和全氮的变程较小,均为0．7km,它们的空间异质性均主要由结构性因素引起。采用Kriging最优内插法对未测点进行了估值,绘制了等值线图,两个研究尺度下的有机质和全氮含量受地形、土壤类型、土地利用方式、施肥等因素的影响,均表现出明显不同的分布规律。     

黄河三角洲夏季典型田块土壤盐分的多尺度空间变异

土壤盐渍化严重阻碍黄河三角洲农业经济发展,掌握田间多尺度下土壤盐分的空间变异性特征对于盐渍土改良利用和农业生产有重要意义。选取黄河三角洲垦利区代表性夏季玉米田块,划分为大田、地块、垄间3个尺度,通过实地调查采样获取152 组电导率数据,运用经典统计学、地统计学和克里格插值方法,分析多尺度下田块土壤盐分的空间变异性特征及其尺度效应。结果表明: 试验区土壤为中度盐渍化,土壤盐分在3种尺度下均呈中等强度变异,从大田、地块到垄间,随着采样尺度的减小,土壤盐分的变异性趋强、标准差增大;垄间和地块尺度表现为强空间相关性,最优拟合模型为高斯模型,主要受结构性因素影响,大田尺度为中等空间相关性,最优拟合模型为指数模型,受随机性因素和结构性因素共同影响;不同尺度土壤盐分的空间分布特征有明显差异,小尺度的空间特征在大尺度下被掩盖,存在明显的尺度效应;垄间微域尺度下土壤盐分分布变异明显,土壤含盐量随微地貌由高到低、植被覆盖由疏至密而逐渐降低。     

Intrinsic mode entropy based on multivariate empirical mode decomposition and its application to neural data analysis

Entropy, a measure of the regularity of a time series, has long been used to quantify the complexity of brain dynamics. Given the multiple spatiotemporal scales inherent in the brain, traditional entropy analysis based on a single scale is not adequate to accurately describe the underlying nonlinear dynamics. Intrinsic mode entropy (IMEn) is a recent development with appealing properties to estimate entropy over multiple time scales. It is a multiscale entropy measure that computes sample entropy (SampEn) over different scales of intrinsic mode functions extracted by empirical mode decomposition (EMD) method. However, it suffers from both mode-misalignment and mode-mixing problems when applied to multivariate time series data. In this paper, we address these two problems by employing the recently introduced multivariate empirical mode decomposition (MEMD). First, we extend the MEMD to multi-channel multi-trial neural data to ensure the IMEn matched at different scales. Second, for the discriminant analysis of IMEn, we propose to improve the discriminative ability by including variance that has not been used before in entropy analysis. Finally, we apply the proposed approach to the multi-electrode local field potentials (LFPs) simultaneously collected from visual cortical areas of macaque monkeys while performing a generalized flash suppression task. The results have shown that the entropy of LFP is indeed scale-dependent and is closely related to the perceptual conditions. The discriminative results of the perceptual conditions, revealed by support vector machine, show that the accuracy based on IMEn and variance reaches 83.05%, higher than that only by IMEn (76.27%). These results suggest that our approach is sensitive to capture the complex dynamics of neural data.     

The sources and distribution of carbon (DOC,POC, DIC) in a mangrove dominated estuary (French Guiana,South America)

Improved quantification of the factors controlling soil organic matter (SOM) stabilization at continental to global scales is needed to inform projections of the largest actively cycling terrestrial carbon pool on Earth, and its response to environmental change. Biogeochemical models rely almost exclusively on clay content to modify rates of SOM turnover and fluxes of climate-active CO₂ to the atmosphere. Emerging conceptual understanding, however, suggests other soil physicochemical properties may predict SOM stabilization better than clay content. We addressed this discrepancy by synthesizing data from over 5,500 soil profiles spanning continental scale environmental gradients. Here, we demonstrate that other physicochemical parameters are much stronger predictors of SOM content, with clay content having relatively little explanatory power. We show that exchangeable calcium strongly predicted SOM content in water-limited, alkaline soils, whereas with increasing moisture availability and acidity, iron- and aluminum-oxyhydroxides emerged as better predictors, demonstrating that the relative importance of SOM stabilization mechanisms scales with climate and acidity. These results highlight the urgent need to modify biogeochemical models to better reflect the role of soil physicochemical properties in SOM cycling.     

拉萨河流域耕地不同尺度土壤水分影响因子

土壤水分影响因子的尺度差异及作用是其尺度依赖性研究的基础.本文以青藏高原拉萨河流域耕地土壤为对象,通过遥感影像分析和野外调查,在全流域和小流域尺度上分别布设样点115和49个,采用土钻法分3层（0～20、20～40、40～60 cm）抽取土壤样本,获取土壤水分含量,然后运用生态学冗余分析和统计分析,筛选出影响耕地土壤水分的主要因子.结果表明： 在全流域尺度,受气候、海拔影响,土壤水分呈西南 东北递增趋势,其中,河谷区耕地受河流侧渗补给影响,下层土壤水分高于上层;在小流域尺度,耕地土壤水分随海拔升高及坡度增大而减少,土壤贮水能力随石砾含量增多而减弱.研究结果为拉萨河流域耕地向高海拔扩张、作物结构调整、土地整理及灌溉设施布设提供了重要依据.     

The carbon quality-temperature hypothesis does not consistently predict temperature sensitivity of soil organic matter mineralization in soils from two manipulative ecosystem experiments

The temperature sensitivity of soil organic matter (SOM) decomposition is a source of uncertainty in models of soil-climate feedbacks. However, empirical studies have given contradictory results concerning the temperature response of SOM fractions, even as the understanding of the chemical nature of SOM is evolving. The carbon-quality temperature (CQT) hypothesis states that more ‘recalcitrant’ SOM should have higher temperature sensitivity. Incubation studies have often shown a negative correlation between soil respiration rates and temperature sensitivity. However, there have been important exceptions to these results which challenge the assumption that older SOM is necessarily more chemically complex. We asked whether we would expect a universal relationship between temperature sensitivity and soil respiration given that SOM decomposition is influenced by factors other than chemical complexity. We examined temperature sensitivity in long-term incubations of four soils representing two biomes and two ecosystem-level manipulations. Soils from a manipulative climate experiment in Pacific Northwest grasslands demonstrated an increase in temperature sensitivity with incubation duration, but soil from a 20-year input manipulation study in a Northeastern forest showed no relationship of temperature sensitivity with either carbon depletion or incubation time. Furthermore, across all four soils, the temperature sensitivity of soil respiration was frequently inconsistent with indices of carbon quality and did not show a negative correlation with soil respiration rate. We conclude that the CQT hypothesis fails to universally capture the temperature sensitivity of SOM decomposition across environmental contexts, consistent with an emerging understanding of the multiplicity of factors that control soil carbon cycling.     

浙江清凉峰自然保护区土壤肥力指标空间变异及其影响因素

为了探究清凉峰自然保护区内华南野生梅花鹿主要栖息地千顷塘的土壤肥力指标的空间变异规律及其相关影响因子,采用经典统计学和地统计学方法对千顷塘土壤pH、有机质、全磷、全氮、全钾含量进行了系统分析,并探讨了其主要影响因子。结果显示：千顷塘保护区内土壤整体呈酸性,区域内有机质、全磷、全氮、全钾含量均值分别为72.44、0.45、1.91、23.16 g/kg,所有指标均呈现中等程度变异。半方差分析结果表明,指数模型为pH、全磷、全氮、全钾的最佳拟合模型,球状模型为有机质最佳拟合模型,pH、全磷、全钾空间自相关强烈,显示其空间变异主要受结构性因素影响,有机质和全氮空间自相关程度中等,说明随机因素存在一定影响。全局Moran′s I指数检验结果显示,有机质、全磷和全氮存在显著空间自相关,在空间上呈现聚集分布。所有肥力指标的空间分布较为连贯,条带状分布特征显著,总体呈现由边缘向中间降低趋势;相关性分析显示,土壤有机质、全磷、全氮、全钾与海拔、容重和植被类型呈显著相关性;回归分析表明,在所有环境因子中,容重对各类元素的方差解释最大,是影响千顷塘土壤肥力因子空间异质性的主控因素。研究可为南方丘陵地区人为...     

Microbial soil respiration and its dependency on carbon inputs, soil temperature and moisture

This experiment was designed to study three determinant factors in decomposition patterns of soil organic matter (SOM): temperature, water and carbon (C) inputs. The study combined field measurements with soil lab incubations and ends with a modelling framework based on the results obtained. Soil respiration was periodically measured at an oak savanna woodland and a ponderosa pine plantation. Intact soils cores were collected at both ecosystems, including soils with most labile C burnt off, soils with some labile C gone and soils with fresh inputs of labile C. Two treatments, dry‐field condition and field capacity, were applied to an incubation that lasted 111 days. Short‐term temperature changes were applied to the soils periodically to quantify temperature responses. This was done to prevent confounding results associated with different pools of C that would result by exposing treatments chronically to different temperature regimes. This paper discusses the role of the above‐defined environmental factors on the variability of soil C dynamics. At the seasonal scale, temperature and water were, respectively, the main limiting factors controlling soil CO₂ efflux for the ponderosa pine and the oak savanna ecosystems. Spatial and seasonal variations in plant activity (root respiration and exudates production) exerted a strong influence over the seasonal and spatial variation of soil metabolic activity. Mean residence times of bulk SOM were significantly lower at the Nitrogen (N)‐rich deciduous savanna than at the N‐limited evergreen dominated pine ecosystem. At shorter time scales (daily), SOM decomposition was controlled primarily by temperature during wet periods and by the combined effect of water and temperature during dry periods. Secondary control was provided by the presence/absence of plant derived C inputs (exudation). Further analyses of SOM decomposition suggest that factors such as changes in the decomposer community, stress‐induced changes in the metabolic activity of decomposers or SOM stabilization patterns remain unresolved, but should also be considered in future SOM decomposition studies. Observations and confounding factors associated with SOM decomposition patterns and its temperature sensitivity are summarized in the modeling framework.     

关中平原田间土壤含水量的空间变异性

为了明确田块尺度土壤含水量的空间变异特征,制定合理准确的土壤采样方法,支持田间精准灌溉,分7个日期对陕西省杨凌区曹新庄试验区土壤样品进行采集,利用经典统计学和地统计学方法,分析了0～60 cm不同土层土壤含水量的空间变异特点。结果表明: 田块尺度土壤含水量空间分布呈弱变异或中等偏弱变异;土壤含水量在11.7%～20.1%时,其值越低,空间变异性越强。采样间距显著影响土壤含水量空间变异性的计算精度,采样间距设置为东西方向间距27 m和南北方向间距9 m时的土壤含水量变异系数比采样间距设置为东西方向间距9 m和南北方向间距18 m大3.3%。随着采样密度的增大,土壤含水量分布的等值线变化增大;表征田块尺度土壤含水量空间变异性最少的网格数量为21个点。采样间距为东西方向间距18 m和南北方向间距9 m时,田块尺度土壤含水量具有较高的空间相关性,田块中间位置的土壤含水量比四周高3%～5%。本研究可为关中平原田间测定土壤含水量确定合理的采样方法,并为实现农业精准灌溉提供参考。