猕猴桃园和小麦—玉米轮作田两种土地利用方式对土壤养分状况的影响

为深入了解不同土地利用方式下土壤养分水平的差异及施肥和管理中存在的问题,选取陕西省周至县农耕区为研究区域,采用地统计分析和GIS相结合的方法,研究了猕猴桃园和小麦—玉米轮作田两种不同土地利用类型下土壤养分含量、养分相关性、空间变异特征及其分布格局。结果表明:猕猴桃园有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种养分含量分别为:(19.55±3.13)g·kg~(~(-1)),(80.58±14.69)mg·kg~(~(-1)),(23.37±6.09)mg·kg~(~(-1)),(102.79±12.74)mg·kg~(~(-1)),pH值为7.32±0.49;小麦—玉米农田有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种养分含量分别为:(19.43±2.63)g·kg~(~(-1)),(78.80±11.39)mg·kg~(~(-1)),(24.83±6.06)mg·kg~(~(-1)),(95.03±11.75)mg·kg~(~(-1)),pH值为7.41±0.58。猕猴桃园土壤有机质、碱解氮和速效钾含量均高于小麦—玉米农田,仅有效磷含量比小麦—玉米农田偏低。研究区主要养分要素的变异系数都处于10%~100%,属于中等空间变异性。在猕猴桃园中,有机质、碱解氮、有效磷、速效钾两两之间均呈极显著或显著正相关;在小麦—玉米农田,pH值与有机质表现出显著负相关。研究区土壤有效磷含量较为丰富,碱解氮含量处于中等偏高水平,有机质含量处于中等偏低水平,而速效钾含量总体缺乏。整体上猕猴桃园比小麦—玉米农田养分水平高,这主要与不同的田间管理和施肥状况有关。因此,今后应采取维持氮肥、控制磷肥、增加钾肥的措施,并十分重视有机肥的使用。此外,针对不同土地利用类型和土壤肥力状况进行分区培肥管理,普及科学施肥,提高肥料利用效率也是提升土壤肥力水平的重要措施。     

基于PCA-SVR的冬小麦土壤水分预测

土壤含水量状况是影响农作物生长的重要因素,对农作物生长关键期土壤水分的精准预测是田间管理的重要内容。研究选取宝鸡市2014年至2016年冬小麦种植区3—5月的气象、地形和土壤属性3个方面共15个预测因子,建立基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的支持向量回归机(support vector regression,SVR)模型预测0~20 cm和20~40 cm土层的土壤水分,并同时采用随机森林(random forest,RF)回归模型对同质数据进行预测分析,以对比分析PCA-SVR模型的预测效果。结果表明:PCA-SVR模型对宝鸡市冬小麦土壤水分的预测在0~20 cm和20~40 cm土层的平均预测精度分别为92.899%和92.656%,RMSE分别为7.521和8.011;随机森林回归预测模型在0~20 cm和20~40 cm土层的平均预测精度为87.632%和87.842%,RMSE分别为10.759和11.042。因此,PCA-SVR模型对宝鸡市冬小麦土壤水分具有更好的预测能力,且模型在0~20 cm土层的预测效果略优于20~40 cm土层。