西安市粮食主产区耕层土壤速效养分空间特征

本研究旨在揭示西安市粮食主产区耕层土壤速效养分现状,为区域平衡施肥、耕地保养和农业生产提供科学指导和理论基础。选取西安市辖的长安区、户县和周至县的农业区,综合运用传统统计学、地统计学和GIS技术,结合3414田间试验结果,研究耕层土壤速效氮、磷和钾的空间变异特征,丰缺格局及其影响因子。结果表明,当前耕层土壤速效氮、磷和钾平均含量分别为59.06 mg/kg、21.26 mg/kg、127.66 mg/kg,比值介于1:1:2～5:1:15,空间含量分布主要呈东西向趋势,表现出明显的城乡过渡特征。在样点间距约500 m的采样尺度下,土壤速效养分的块金系数介于0.533～0.710,均表现出中等强度的空间相关性,空间变异性是由地形地貌、土壤类型、质地等自然因素和施肥、灌溉等人为因素共同作用的结果。整体上,土壤速效钾含量丰富;速效磷较丰富,仅1.14%耕地缺乏;速效氮普遍不高,50.78%的耕地缺乏。盲目施肥和养分利用率低是农业生产的主要障碍因素。今后的生产实践中应密切关注钾的消耗、氮的补充和磷肥的控制,平衡土壤养分,提升区域经济和生态效益。     

基于红边参数和人工神经网络的苹果叶片叶绿素含量估算

【目的】应用人工神经网络来解决苹果叶片叶绿素含量与高光谱数据之间的非线性关系,建立估测苹果叶片叶绿素含量的最佳模型,为苹果叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考。【方法】以位于陕西扶风杏林镇的树龄为4～5年的15棵苹果树为研究对象,2015年分别于果树花期(4月27日)、幼果期(5月30日)、果实膨大期(7月6日)、果实着色期(8月5日)、果实成熟期(9月11日)采集叶片样本,利用SVC HR-1024i型高光谱仪和SPAD-502叶绿素仪同步获取苹果叶片光谱值和对应的叶绿素含量,对原始光谱和一阶导数光谱与叶绿素含量之间的关系进行分析,从一阶导数光谱中提取苹果叶片光谱的5个红边参数,从5个红边参数中筛选出相关性好的红边参数,使用传统单变量回归算法、反向传播(back propagation,BP)神经网络和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,建立叶绿素含量估测模型,用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)来验证模型的准确性。【结果】与原始光谱相比,一阶导数光谱与苹果叶片叶绿素含量的相关性更高。5个红边参数中,红边位置、峰度系数、偏度系数与叶绿素含量的相关系数均较高,且均达极显著水平。建立的传统单变量回归模型中,基于红边位置、峰度系数和偏度系数的R2均大于0.7,其中基于偏度系数建立的多项式模型模拟精度最高,验证结果R2为0.872,RMSE为4.631,RE为8.81%。选取红边位置、峰度系数和偏度系数为人工神经网络的输入变量,分别优化BP神经网络的隐含层节点数和网络类型以及RBF神经网络的扩展系数(SPREAD值)来提高预测精度,结果发现,建立隐含层节点数为4的双隐含层BP神经网络最优模型R2为0.891,RMSE为3.844,RE为7.55%;当SPREAD值为0.6时,建立的RBF神经网络最优模型的R2为0.955,RMSE和RE分别为2.517和3.69%。【结论】估算苹果叶片叶绿素含量时,人工神经网络模型比传统单变量模型精度高,其中RBF神经网络模型学习速度快、精度高,拟合结果更加可靠。     

土石山地耕地土壤养分空间分布特征研究——以陕西陇县为例

运用地统计和GIS技术,研究陕西省陇县耕地土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾的空间分布特征,探讨地形因子对养分空间分布的影响。结果表明:耕地土壤有机质、有效磷和碱解氮含量均处于中等偏下水平,速效钾含量位于较高水平。有机质平均含量为11.98g/kg,碱解氮平均含量为67.68mg/kg,有效磷含量变幅较大,平均含量10.26mg/kg,速效钾含量较高,平均为157.95mg/kg。土壤养分含量和地形变量之间存在着显著的相关关系。其中,海拔与速效钾、有机质之间存在显著正相关,与有效磷、碱解氮呈负相关,但相关关系不明显;坡度与有机质、速效钾呈正相关,与有效磷、碱解氮显著负相关;有机质、有效磷、碱解氮阴坡含量高于阳坡含量,速效钾阳坡含量高于阴坡。     

黄土高原土石山区土地利用空间分布研究

在陕西省陇县土地利用数据和1∶5万地形图的基础上,利用ArcGIS 9.3软件和Spss17.0软件探讨不同海拔、坡度与坡向上土地利用类型的分布特征及土地利用的空间分布与地形因子的相关关系。结果表明:除林地、草地外,其他土地利用类型分布主要集中在海拔小于1300m、坡度小于15°的区域中;耕地在平地占优势地位,其他坡向级别中林地占最大比例,其次是耕地和草地,其他土地利用类型分布较少。耕地、林地、居民点及工矿用地、未利用土地与海拔相关关系均达显著水平;除水利设施用地外其余各类土地利用类型与坡度均显著相关;除耕地、草地和居民点及工矿用地外,其他土地利用类型与坡向的相关关系均不显著。     

县域土壤养分空间变异分析——以蒲城县为例

借助GIS和地统计学方法对蒲城县土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种土壤养分的空间变异特征进行了分析。传统统计分析结果表明:4种土壤养分的变异系数在21%～80%之间,均属于中等变异性。地统计学半方差分析结果显示:碱解氮、有效磷和速效钾的基底效应介于25%～75%,具有中等空间相关性;有机质的基底效应为78%,空间相关性较弱。最后采用普通克里格插值方法,输出土壤养分空间分布图,据此分析土壤养分空间分布特征。     

土壤有机碳储量研究进展

如何有效进行土壤有机碳储量估算,世界各国都做了有益地探索和研究。本文通过对比分析目前国内外土壤有机碳相关研究成果,系统总结了土壤有机碳的研究背景、研究方法、评价指标及储量等主要成果,并指出了我国在土壤有机碳储量研究方面存在的若干问题。最后提出目前需要深入的几个研究方向,包括采用大比例尺地形图,进一步提高不同海拔地块土壤碳储量估算精度,加强土壤有机碳与气候相互作用机理分析,综合分析土地利用/覆盖变化对土壤有机碳的影响,并寻求不同时空条件下土壤有机碳估算方法。     

结合SPA和PLS法提高冬小麦冠层全氮高光谱估算的精确度

【目的】 冠层高光谱全波段信息可以在小麦拔节期快速无损地估算叶片的氮含量。本研究结合连续投影算法 (SPA) 和偏最小二乘 (PLS) 技术,筛选了冬小麦拔节期冠层光谱对叶片氮含量的敏感特征波段,以期为冬小麦关键生育期氮素含量的遥感估算提供理论依据和技术支持。 【方法】 以陕西关中地区2015—2016年冬小麦小区试验为基础,基于连续投影算法 (SPA) 提取冬小麦叶片全氮含量的冠层光谱敏感波段,并结合偏最小二乘 (PLS) 回归法建立基于敏感特征波段的冬小麦拔节期叶片氮含量估算模型。 【结果】 SPA算法从冬小麦338～2510 nm的冠层光谱中优选出了1985 nm、2474 nm、1751 nm、1916 nm、2507 nm、1955 nm、2465 nm和344 nm共计8个叶片全氮含量的敏感特征波段,波段数目下降了98.9%,有效降低了光谱信息的冗余;基于敏感特征波段构建的叶片氮含量偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.82和0.28,模型验证方程的决定系数和均方根误差分别为0.84和0.21,模型的相对预测偏差大于2,具有较高的精度和良好的预测能力。 【结论】 与常用植被指数的叶片氮含量估算模型相比,连续投影算法 (SPA) 结合偏最小二乘 (PLS) 方法的叶片氮含量估算精度更高,稳定性更强,可以作为冬小麦拔节期叶片氮含量的高光谱估算方法。      

基于高光谱和BP神经网络模型苹果叶片SPAD值遥感估算

叶绿素含量表征植被的营养生长状况,为西北地区苹果的大面积、无损、实时生长监测提供科学依据,使用SVC HR-1024I型便携式野外光谱辐射仪和SPAD-502型叶绿素仪测定不同生育期苹果叶片光谱反射率和SPAD值。分析不同生育期苹果叶片SPAD值及其高光谱变化特征,不同生育期叶片SPAD值与原始光谱反射率和光谱特征参数的相关性,构建基于光谱特征参数的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型,并对反演模型进行验证。结果表明,1)从新梢开始生长到果实成熟,苹果叶片SPAD值呈现先上升后下降趋势;2)基于光谱特征参数构建估算叶片SPAD值的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型均通过显著性检验,在秋梢停止生长期各模型反演和预测精度均最高;3)在各生育期,基于光谱特征参数建立的单因素回归模型中,均以蓝边幅值Db和绿峰面积SRg为自变量建立的回归方程拟合和预测能力最优;4)在各生育期,基于逐步回归分析的BP神经网络模型反演和预测能力较单因素回归模型和多元逐步回归模型表现最优,建模R2和验证R2分别达到0.90和0.84以上,验证RMSE4.41,验证RE8.42%,是一种快速、高效估算苹果叶片SPAD值的良好反演方法。     

不同林龄植被培肥改良土壤效益研究

在黄土丘陵沟壑区森林植被能够明显改善生态环境 ,防止土地退化 ,提高土壤中有机质、速效氮和速效钾的含量 ,降低土壤pH和容重 ;快速显著地增加土体中 >0 .2 5mm水稳性团聚体和 >5 0 μm微团粒的数量 ,使土壤结构改善 ,协调供应养分和水分的能力提高 ;能促进黏粒形成 ,坚实度增加 ,土壤的抗蚀性和抗冲性提高 ,有效地减少水土流失。植被对土壤的培肥改良是一种正向持续反馈机制 ,时间越长 ,效益越显著     

陕北农牧交错带不同人工植被下的土壤质量研究

以陕北农牧交错带为研究对象，通过对不同人工植被下的土壤机械组成、土壤养分、土壤微生物、土壤酶活性的变化进行分析，得到不同植被对土壤质量的影响结果。结果表明：随着人工植被的建立与生长，土壤质量总体趋于好转．但不同样地随着植被盖度和植被种类的不同，土壤质量差异很大；多年生乔木林改良土壤质量的潜力最高．耕作粗放的农地土壤质量有所下降。