陕西杨凌土壤粒径分布体积分形维数特征分析及预测

基于Mastersizer2000激光粒度仪测定的土壤颗粒体积分布信息,研究了杨凌地区土壤粒径分布体积分形维数与土壤基本物理特性之间的关系,建立了该地区土壤粒径分布体积分形维数的估算函数。结果表明,杨凌地区0～20cm和20～40cm土层土壤粒径分布体积分形维数的平均值分别为2.649 1和2.626 2;0～20cm和20～40cm土层土壤粒径分布体积分形维数都与粘粒质量分数的相关性最为显著,与砂粒质量分数的相关性次之;建立的估算函数预测精度较高,其中0～20cm和20～40cm土层土壤粒径分布体积分形维数预测值的相对误差分别介于-0.298%～0.726%和-0.179%～0.772%之间。     

秸秆还田下土壤水分时间稳定性与玉米穗质量的相关性

为揭示黑土区秸秆还田条件下农田土壤水分时间稳定性与玉米穗质量的相互关系,基于TDR法测得的土壤含水率(2017年6—9月)及称量法测得的玉米穗质量,在确定秸秆还田条件下农田土壤水分时间稳定性特征的基础上,量化分析其时间稳定性与玉米穗质量在单一尺度和多尺度上的相关特征。结果表明:随土层深度增加,土壤水分时间稳定性逐渐增强,且较深土层(40～60 cm、60～80 cm)土壤含水率较高的测点时间稳定性较强;随土层深度变化,土壤水分代表性测点有所不同,利用代表性测点土壤含水率可确定研究区域土壤最低含水率、最高含水率和平均含水率等信息,可为土壤水分估算与调控提供科学指导;时间稳定性与穗粒质量、穗轴质量相关程度随土层深度的变化趋势在单一尺度和多尺度上不同,大部分土层土壤水分时间稳定性与穗粒质量、穗轴质量的多尺度相关程度均大于单一尺度相关程度。多尺度相关分析能更深入地确定土壤水分时间稳定性与穗质量的相互关系,进而为深入揭示土壤水分对作物产量的影响机制提供理论依据。     

土壤含水量合理取样数目影响因素的试验研究——以烟台苹果园为例

2005年4月至8月期间利用TRIME系统采用网格化取点方式,对烟台市农科院苹果园162个格点土壤含水量进行了4次取样,对土壤含水量合理取样数目的影响因素进行了试验研究.结果表明,不同取样时间的最大合理取样数目是最小合理取样数目的4.37～4.42倍,不同样点位置(采样方式)的最大合理取样数目是最小合理取样数目的1.47～1.51倍,对于本苹果园,土壤含水量分布状况是影响其合理取样数目的最主要因素.降雨有使土壤含水量分布均匀,降低变异系数,从而减少合理取样数目的作用.     

苹果园表层与深层土壤水分的转换关系研究

2005年4-10月期间利用Trime土壤水分速测系统。测定苹果园内0-180cm范围内的土壤水分。建立了土壤水分随深度变化曲线及利用表层水分进行深层水分的预测模型。结果表明，0—50cm范围内土壤水分变化剧烈为强变异，50cm以下土壤水分变化随深度增加逐渐变弱星中等强度变异。0—10cm和0-30cm土层与深层水分的拟合效果较差，预测结果相对误差大于10％的占55．56％和50．00％。利用0-50cm土层水分进行深层水分预测时精度较高．预测结果中相对误差小于10％的占88．89％．最大相对误差为12．98％，且以经验关系的预测效果最为理想。故本地区进行深层水分预测的最佳表层土壤深度为0-50cm土层。     

土壤水盐空间异质性及尺度效应的多重分形

为了揭示研究区域林地内土壤含水率和电导率的空间分布特征及尺度效应,利用多重分形方法,对杨凌一林地内不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性进行了研究。结果表明：3种采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性都分别随平均含水率和电导率的增大而减弱。随采样面积的增大,平均含水率和电导率较高时,土壤含水率的空间异质性趋于增强,土壤电导率的尺度效应不明显;平均含水率和电导率较低时,土壤含水率和电导率的空间分布都存在明显的斑块结构。不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的多重分形谱的形态有所差异,表明引起他们空间异质性的信息有所不同。多重分形分析能揭示出较多的采样林地内土壤含水率和电导率分布的局部信息。     

不同土层土壤水分特征曲线的空间变异及其影响因素

利用多重分形和联合多重分形方法,对陕西杨凌地区0～20 cm和20～40 cm土层van Genuchten模型参数的空间变异性及其影响因素进行了研究.结果表明:0～20 cm和20～40 cm土层参数α都具有明显的多重分形特征,空间变异性较强,且分别是由低值和高值分布引起的;参数n和θs的多重分形特征不明显,空间变异性较弱.0～20 cm和20～40 cm土层van Genuchten模型参数与土壤物理特性的相关特征并不完全相同,在观测尺度上,0～20 cm土层参数α与Sand、Silt显著相关,参数n与Sand、SOM显著相关,θs与Sand显著相关;20～40 cm土层参数α与SOM显著相关,参数n和θs都与Sand、Silt、SOM显著相关;在多尺度上,0～20 cm土层参数α与Sand、Silt的相关程度最高,20～40 cm土层参数α与BD、SOM的相关程度最高.     

蒸发蒸腾量时间序列的混沌特征分析

利用成都1951-2000年的气象资料和地理参数,用Penman-Monteith公式计算蒸发蒸腾量(ET0)。根据混沌理论,采用Welch法和小数据量法识别ET0的混沌特征,根据G-P关联维和C-C方法得出主要的混沌特征指标,并利用RBF神经网络和Volterra级数进行一步预测。研究表明:ET0序列存在一定的混沌特征,最小嵌入维数m=6时对应的吸引子维数D=2.025,最大李雅诺夫指数大于0;利用RBF神经网络和Volterra级数自适应方法对ET0进行预测一步预时,Volterra级数自适应一步预测结果误差较小,预测精度较高。因此,在实际中可采用Volterra级数自适应模型进行ET0一步预测。     

土壤水盐空间异质性及尺度效应的多重分形

为了揭示研究区域林地内土壤含水率和电导率的空间分布特征及尺度效应,利用多重分形方法,对杨凌一林地内不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性进行了研究。结果表明：3种采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性都分别随平均含水率和电导率的增大而减弱。随采样面积的增大,平均含水率和电导率较高时,土壤含水率的空间异质性趋于增强,土壤电导率的尺度效应不明显;平均含水率和电导率较低时,土壤含水率和电导率的空间分布都存在明显的斑块结构。不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的多重分形谱的形态有所差异,表明引起他们空间异质性的信息有所不同。多重分形分析能揭示出较多的采样林地内土壤含水率和电导率分布的局部信息。     

不同灌溉模式寒区稻田温室气体排放与土壤矿质氮特征

为探究东北黑土区不同灌溉模式下稻田温室气体排放和土壤矿质氮特征,于2019年在黑龙江省庆安国家灌溉试验重点站测坑内进行了试验观测,按照不同的灌溉模式设置了控制灌溉（KG）、间歇灌溉（JG）和湿润灌溉（CI）3个试验处理,以当地常规的插秧淹灌（CK）为对照,研究了不同处理的稻田温室气体甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）排放量、全球增温潜势值、以产量为基准的全球变暖潜势值及0～60cm土壤NH+4N含量和NO-3N含量的变化过程,以及0～20cm土层土壤温度和矿质氮含量与CH4和N2O排放量的相关关系。结果表明,随着水稻生长发育进程的推进,各处理稻田土壤各土层温度均呈先升高后降低的变化趋势;各处理CH4和N2O排放量均呈先增加后减少的倒“V”形变化趋势,CH4和N2O的排放峰值分别出现在拔节孕穗期和抽穗开花期。从时间上来看,CK、JG、CI处理的稻田土壤NH+4N含量拐点在分蘖中期和抽穗开花期,KG处理拐点在拔节孕穗期和乳熟期,而所有处理的土壤NO-3N含量最大值均出现在分蘖前期;从空间上来看,不同处理稻田土壤NH+4N平均含量随着土层深度增加而逐渐减少,而NO-3N平均含量CK处理随土层深度逐步增加,其余各处理为先减少再增加变化趋势。土壤温度与CH4排放量有显著相关性,而与N2O排放量相关性不显著;各处理土壤NH+4N含量与CH4和N2O排放量呈正相关,而土壤NO-3N含量与CH4和N2O排放量呈负相关。各处理稻田CH4累积排放量由大到小依次为CK、JG、KG、CI,N2O累积排放量由大到小依次为CI、KG、JG、CK,各处理CH4和N2O累积排放量均与CK处理差异显著（P＜0.05）,从单位产量温室效应(GWPy)来看,KG、JG、CI处理分别较CK处理降低24.98%、27.69%和24.06%。研究结果可为东北黑土区稻田减排和提高土壤矿质氮利用率提供理论依据和技术支撑。