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徐淮黄泛平原土壤有机质空间变异特征及主控因素分析
引用本文:赵明松,张甘霖,王德彩,李德成,潘贤章,赵玉国.徐淮黄泛平原土壤有机质空间变异特征及主控因素分析[J].土壤学报,2013,50(1):1-11.
作者姓名:赵明松  张甘霖  王德彩  李德成  潘贤章  赵玉国
作者单位:1. 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京210008;中国科学院大学,北京100049
2. 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008
基金项目:江苏省基础研究计划项目(No. BK2008058)、科技部国际科技合作项目(No. 2010DFB24140)、中国科学院战略性先导科技专项(XDA0505050303)资助
摘    要:土壤有机质含量是估算土壤碳储量、评价土壤肥力和质量的重要指标,精确估算土壤有机质含量具有重要意义.本研究在徐淮黄泛冲积平原西北部选取了一个24 km×24 km方形区域为研究区,按照套合采样方法,采集了168个耕作层土样,测定分析土壤有机质含量和机械组成,运用地统计学方法和GIS技术研究了徐淮黄泛平原区表层土壤有机质含量的空间变异特征,利用方差分析和回归分析定量分析了区域内土壤有机质空间变异的影响因素.统计结果表明,研究区土壤有机质含量为21.80-7.43 gkg-1,属中等水平,变异系数为34.08%,属中等变异强度;地统计分析表明,研究区具有强烈的空间自相关性,结构变异占主导作用,各向异性显著,在45°方向上变异程度最剧烈,土壤有机质呈条带状分布,自东北向西南呈递减趋势;方差分析和逐步回归分析表明,土壤机械组成是研究区土壤有机质空间变异的主控因素,能够独立解释空间变异的64.9%,其次是土地利用、成土母质、土壤类型,四个因子对土壤有机质空间变异的综合解释为74.6%.

关 键 词:土壤有机质  空间变异  影响因素  地统计学  逐步回归
收稿时间:2011/11/22 0:00:00
修稿时间:2011/12/26 0:00:00

Spatial variability of soil organic matter and its dominating factors in Xu-Huai alluvial plain
Zhao Mingsong,Zhang Ganlin,Wang Decai,Li Decheng,Pan Xianzhang and Zhao Yuguo.Spatial variability of soil organic matter and its dominating factors in Xu-Huai alluvial plain[J].Acta Pedologica Sinica,2013,50(1):1-11.
Authors:Zhao Mingsong  Zhang Ganlin  Wang Decai  Li Decheng  Pan Xianzhang and Zhao Yuguo
Affiliation:State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences and State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences
Abstract:
Keywords:Soil organic matter  Spatial variability  Influencing factors  Geostatistics  Stepwise regression
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