水稻氮肥效应的分段线性估计与聚类分析

根据三因子组合设计肥效试验方案的特点,提出了因子效应的分段线性估计方法。对浙江省21个水稻氮磷钾肥用量田间试验的氮肥效应分段线性估计值进行系统聚类;利用聚类图,从距离最大的两组样品(试点)开始,逐级对分类变量进行组间平均数差异显著性检验,当各分类变量在组间差异不显著时,就将两组试点归为同一类。结果将21个试验的氮肥效应估值分为3类。     

按批修改法在水保植物研究中的应用

<正> 目前分类中所采用的聚类分析法多为系统聚类法。系统聚类法的基本思路是先将N个样品各自看成一类,然后确定样品或类与类之间的距离,距离最小的两类合并为一个新类;计算新类与其它类的距离,再将距离最近的两类合并。经过如此合并,直至达到要求的距离系数为止。由于距离系数的定义不同,其计算方法也不同。由系统聚类法的思路可知,对于特     

基于近红外光谱的未知类别样品聚类方法

在近红外光谱分析中,针对大量样品参与建模时,需将样品集进行分类,以减少样品光谱变异范围,提高近红外模型的预测准确度。本文以来自中国各地的222份小麦样品为例,在未知样品组分含量和类别归属的前提下,结合样品的近红外光谱信息,采用基于试探的未知类别的样品聚类方法（最邻近规则法和最大最小距离算法）对样品集分类。其中,最邻近规则法在阈值T为1.9时,最大最小距离算法在阈值为样品间的最大距离的1/2时,分类建模指标均优于未分类所建模型。从分类实现过程和结果可以看出：基于试探的未知类别的样品聚类方法中无需多次训练,且对未知类别的样品集无需事先确定分类数目,但需要确定分类阈值,阈值不同,则分类结果会随之改变。研究为近红外建模过程中未知类别样品的分类提供了一种参考方法。     

基于多源数据的盐碱地精确农作管理分区研究

为了便于对盐碱地实施变量管理和精确农作，以海涂围垦区盐碱土为研究对象，以NDVI数据、盐分数据以及作物产量数据作为分区变量，对一面积为15 hm²的盐碱地农田进行了基于多个数据源的精确农作管理分区研究。利用模糊c均值聚类方法进行分类分区，引入了模糊聚类指数(FPI)和归一化分类熵(NCE)作为最佳分区数目的判断标准，通过单项方差分析对分区结果进行比较和评价。研究发现，对本研究区，最佳的分区数目为三个。不同管理分区之间土壤化学性质(EC1:5,有机质，速效磷，速效钾，全氮，碱解氮以及阳离子交换量)的均值都存在着统计意义上的显著差异性，其中子区3具有最高的肥力水平和作物生产能力而子区1最低。利用所选取的三个变量，模糊c均值聚类算法可以较好地进行精确农作管理分区划分。分区结果不但可以指导采样, 而且可以作为变量管理的决策单元用于田间变量管理作业中,为精确农业变量投入的实施提供有效手段和决策依据。     

聚类分析法在高寒草甸生态系统健康评价中的应用——以青海玉树县为例

利用离差平方和法,对青藏高原玉树县72个样方及样方指标进行了聚类分析。结果表明,当欧式距离系数为5时,可将72个样方聚为8类;当欧式距离为10时,可将72个样方聚为4类,样方指标聚为7类。样方指标聚类结果与主成分分析法、双变量相关性分析结果比较一致,植被初级生产力是高寒草甸生态系统健康评价的主要指标依据,而且土壤理化性质与植被群落初级生产力呈显著相关(P≤0.05)。以上结果表明:系统聚类分析法能比较合理的将不同健康水平的样方进行分类。     

基于模糊k-均值算法模型的土壤数值化分类——以河南省境内分布的雏形土为例

本研究基于《中国土系志·河南卷》中的97个雏形土土壤样本点,根据土壤系统分类标准遴选并确定用于划分雏形土纲中不同层级分类单元的16个土壤诊断层和诊断特性,并依据这些不同指标的属性特征值和不同层级指标的权重建立属性数据集。基于此数据集运用模糊k-均值算法模型,确定6个聚类中心土壤,计算样本土壤与中心土壤之间的分类距离,并对研究区97个土壤样本实施数值化分类。研究表明,基于97个样本点与各中心土壤之间的分类距离进行土壤数值化分类,并通过检验数值化土壤分类结果与谱系式层级土壤分类单元的一致性,可以评价传统的谱系式层级土壤分类系统的合理性。     

基于近红外光谱的未知类别样品聚类方法研究

对于大量样品参与建模的情况,将样品集进行分类建模,可以减少样品的变异范围,提高近红外模型的预测能力。本文以全国各地小麦样品222份为建模样品,采用基于试探的未知类别的样品聚类方法,分别用最邻近规则法和最大最小距离算法对实验样品集分类建模。从分类实现过程和结果可以看出：基于试探的未知类别的样品聚类方法中无需多次训练,且对未知类别的样品集无需事先确定分类数目,但需要确定分类阈值,阈值不同,则分类结果会随之改变。     

中分辨率卫星数据分类的改进迭代聚类算法

在动态聚类算法的理论基础上,提出了一种经过改进的迭代聚类方法。该方法通过VC＋＋程序编译加以实现,在分类的过程中通过判定类间距离阈值动态分类,无需设定初始聚类中心,减少了分类前需要设定的初始参数,保证了分类结果更加客观,并且分类过程简便易操作。为了验证其实用性,本文选取了辽宁中部一区域作为试验区,应用TERRA卫星MOD IS和FY3A卫星MERSI 250m中分辨率数据进行分类,并同时与ISODA-TA法的分类结果进行比较。结果表明,使用该方法得到的分类精度好于ISODATA法,可以用于遥感数据的分类。     

安徽宣郎广岗丘区土壤发生分类类型在系统分类中的归属

对宣郎广岗丘地区40个土壤剖面,按中国土壤系统分类体系,进行鉴别、检索、分类定名。阐述土壤发生分类体系的11个亚类级土壤类型在中国土壤系统分类中归为5个土纲,即人为土、富铁土、淋溶土、雏形土和新成土;5个亚纲,即水耕人为土、湿润富铁土、湿润淋溶土、湿润雏形土和正常新成土;15个土类和23个亚类。参比关系复杂,不是简单的一对一的关系。提出按中国土壤系统分类的该区土壤分类系统;并讨论了该区土壤发生分类与系统分类之间具体土壤类型的对应关系。研究结果对土壤类型的正确参比、中国土壤系统分类的应用与发展、具有很好的参考应用价值。     

用模糊——动态聚类法对青海省东部进行水土保持综合治理亚区划分

青海省东部农业区是本省水土流失最严重的地区,属黄土高原丘陵沟壑区第四副区。本文在对该区16县（市）共234个乡的自然、社经、土地利用、水土流失和气象等因子全面调查的基础上,采用模糊－动态聚类方法,对本区进行水土保持分类,克服了单用模糊聚类或系统聚类易出现聚类分散,分类结果难于预见和单用动态聚类人为授权过多的弊病。特别是分区指标的样本数量较多时,这种现象就表现的更加突出。应用该方法进行分类,得出了3个亚区,各区的自然条件,水土流失特点和治理方向与实际情况完全相符,分类结果科学合理。     

土壤酶活性的总体在评价土壤肥力水平中的作用

土壤酶学的研究,从一开始便与土壤肥力的研究紧密地结合在一起.本世纪五十年代初,Hofmann^[5]提出了用土壤的酶活性作为衡量土壤的生物学活性和生产力的指标.其后,Lajudie与Pochon^[8]指出,根据土壤蛋白酶活性进行的分类,能较好地反映土壤的表观肥力.Moureaux^[9]在研究了许多土壤的转化酶活性后,也提出了类似的见解.     

影响城市土壤重金属污染因子的关联度分析

城市土壤深受人为活动的影响 ,具有明显的重金属人为富积的特点 ,认识这些土壤重金属丰度、形态与土壤理化性质及周围环境因子的关系 ,有助于更好地保护和修复城市土壤生态系统。本文对南京城市土壤中Pb、Zn、Cu、Cd四种重金属元素的含量和形态特征进行了研究 ,并用灰色系统理论方法对南京城市土壤重金属污染的影响因子进行了灰色关联度分析 ,认为最主要影响因子是距工业区远近 ,其次是土壤粘粒含量、pH值 ,而交通车流量、生产生活废弃物在土壤中堆埋的比例和土壤有机质对城市土壤重金属污染的影响相对较小     

横断山区森林土壤的数值分类

在土壤分类中综合运用多种数值分类方法可以取得较好的分类效果.本文应用了主组元分析、聚类分析,多组判别分析和最小支撑树等方法,将横断山区有代表性的30个森林土壤剖面分为六组,各组土壤间不仅在理化性质上有鲜明特征,而且与最重要的成土条件和森林植被类型基本吻合.在西南高山林区,树种与下木对土壤形成有重要作用,主要成土过程为酸性淋溶与腐殖化过程.通过选取的六个理化性质指标,主组元分析结果反映出了上述主导成土过程,而多组判别分析则进一步给予每组土壤以明确的分类域.这两种方法的结合可作为土壤数值分类的基本方法.     

广西轮藻植物初步调查

在广西15个县(市)采集到轮藻标本85号,经鉴定共有2属20种,其中有5个新种,填补了广西轮藻资源的空白。本文报道广西轮藻的生长环境、地理分布及15个广布种,并讨论一些有关问题。     

黄土高原主要能源林植物水分生理指标及抗旱力的研究

本文对9种黄土高原能源林植物的水分生理指标及其抗旱能力进行了测定研究,并用主分量分析、聚类分析等方法,对测试树种进行了分类及抗旱性排序,结果表明,耐旱能源植物具有水势低、束缚水自由水含量比值大,蒸腾强度低以及叶片持水力强等特征,其中沙棘、沙柳、山杏、柠条和沙打旺具有较强的抗旱能力,是适应性较强的能源林植物。     

南京近郊不同质地黄棕壤水分动态及其与杉木生长的关系

土壤水作为一个肥力因素,与林业生产有着密切的关系,许多国家的土壤学者都把它作为评价森林土壤生产力的关键因素之一^[6]。Zahner对于水分张力与林木生长曾作过详述^[7];而对于土壤有效水与杉木生长的关系,我国也曾有过报道^[3]为了进一步研究不同质地土壤的水分动态,近年来我们在南京近郊东善桥吉山附近本所幼龄杉木试验林,选择不同土壤质地的标准地,进行土壤含水量和杉木生长量的定位观察研究,以探索不同质地土壤水分动态与衫木生长的关系。现将试验结果叙述如下。     

漠境生物土壤地球化学特点

通过聚类分析，植物的化学组分中，常量元素分为四类，微量元素分为三类。根据植物最为富集的元素，按常量元素，有四种类型：按微量元素，有六种类型。植物的化学组成与土壤的化学成分并无直接相关，但与土壤类型特别是土壤地球化学类型有联系。漠土、盐土上的植物富Ｎａ２Ｏ；棕钙土、栗钙土上的植物富ＳｉＯ２。至于微量元素，棕钙土、栗钙土和其它山地土壤的植物，Ｍｎ＋Ｖ＋Ｃｏ＋Ｎｉ＋Ｂａ＋Ｃｕ／Ｓｒ＋Ｂ＋Ｚｎ＋Ｌｉ＞１；     

利用AFLP标记和形态性状检测皖北小麦主栽品种的遗传多样性

利用AFLP标记和2年田间试验对皖北地区小麦主栽品种的遗传多样性进行了研究。以AFLP标记在20个品种之间扩增的172条多态性位点数据,采用Nei和Li的方法,计算品种间的遗传距离;同时,以2年田间试验得到的品种株高、穗长、小穗数、小穗密度、千粒重、护颖长短、粒长和粒宽等表现型性状平均数经正态标准化后,采用欧氏距离计算品种间遗传距离。基于分子标记的聚类分析结果与系谱分析基本一致,把系谱来源不清的品种划分到相应的类群。若以整个遗传距离的总平均数作尺度对聚类图的结果进行分类,大致可分为6类。Mantel检测表明,AFLP标记数据计算的遗传距离矩阵和表现型计算的遗传距离矩阵存在极显著的相关性(r=0.8260,t=11.325),证明AFLP标记是检测品种间遗传差异的有效方法,可为小麦育种亲本选配提供理论依据。研究还证实,一个骨干亲本与由其衍生出来的品种(系)之间的遗传差异一般较小。     

金华北山阔叶林大型土壤动物群落的初步研究

2003年10~11月,对金华北山落叶阔叶林和常绿阔叶林大型土壤动物进行了调查,共获得大型土壤动物1445只,隶属3门,7纲,18目。其中近孔寡毛目(线蚓科)、鞘翅目为优势类群,正蚓目、弹尾目、膜翅目、双翅目、蜘蛛目、蜱螨目为常见类群。通过对两个样地大型土壤动物的对比分析,落叶阔叶林和常绿阔叶林的大型土壤动物优势类群、常见类群组成成分及类群数基本相同,群落多样性和均匀性指数差异不大。在垂直分布上,两者的变化基本一致,类群数和个体数量随土层的加深呈递减趋势,且表聚现象明显。土壤养分和pH值与大型土壤动物群落组成和结构密切相关。     

THE RATE OF SOIL SURVEY IN BRITAIN

Typical rates of soil survey (area, length of boundary and number of observations per day or hour) are presented for routine surveys on 1:25,000 and 1:10,560 base maps by the Soil Surveys of Scotland, and of England and Wales, in five areas. The distance a soil surveyor walks between observations sites each day is highly correlated with (Area surveyed x No. of observation sites).