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1.
为分析比较不同土地利用方式以及种植年限土壤团聚体质量,获得较灵敏的团聚体状况指标与研究方法,揭示人为活动对土壤质量的作用与影响,以关中地区不同种植年限的菜园土壤和果园土壤为研究对象,经干筛法测定团聚体的组成状况后分别用平均质量直径(MWD)、几何均重直径(GMD)、分形维数D以及矩法参数为指标,分析菜园土壤和果园土壤在系列时间的振动筛分过程中团聚体组成变异特征,结果表明:用MWD和GMD作为团聚状况指标,只有在适宜的振动筛分时间范围内才能基本反映各种性状土壤的团聚水平差异;用分形维数作为指标,表征各类土壤的团聚水平的可信性值得商榷;用矩法的理论和其中的偏倚系数Cs能够较为灵敏地表征各类土壤的团聚水平。同时,研究发现菜园土壤和果园土壤的团聚化水平均有随着种植年限的增加有先提高后降低的趋势。研究得出了矩法的偏倚系数能够更清楚地区分各土壤之间的团聚水平,为评价土壤团聚水平提供更为灵敏的指标。  相似文献
2.
耕作对东北黑土团聚体粒级分布及其稳定性的短期影响   总被引:13,自引:3,他引:10  
土壤团聚体粒级分布是作物发芽和出苗以及根系发展的重要影响因子,其团聚作用在土壤固碳过程中具有不可或缺的贡献,团聚体的结构性破坏将导致土壤有机质的流失,而团聚体稳定性直接影响着土壤侵蚀程度[1]。常规耕作表层土壤易受外界因素(如温度和水分条件)的影响。这不仅使土壤团聚体经常受到干扰,而且释放了受团聚体保护的免遭矿化的土壤有机质,同时也使团聚体稳定胶结剂(如碳水化合物)减少,严重降低了农田土壤结构的稳定性[2]。广义上看,土壤团聚体被划分为大团聚体(>0.25mm)和微团聚体(<0.25mm)[3],湿筛法往往被用于对土壤团聚体进行分级,从而得到土壤团聚体的质量分数以及评价团聚体稳定性的参数(平均  相似文献
3.
基于图像分析的杂草分形维数计算   总被引:12,自引:2,他引:10       下载免费PDF全文
介绍了分形维数的理论计算公式和试验公式,分析了计盒维数的计算方法,运用Matlab软件设计了图像的处理和基于图像的计盒维数的计算程序。随机地选择了4种双子叶杂草和两种单子叶杂草共6种杂草作为研究对象,运用自行设计的程序分别计算了杂草叶的RGB三色图像的分形维数并以其平均值作为杂草叶的分形维数。研究结果表明该文给出的分形维数的计算方法可靠;研究结果也验证了杂草叶具有分形特征;研究结果还说明不同种类的杂草 ,其叶的分形维数明显不同,可以用分形维数为特征参数识别杂草。  相似文献
4.
通过室内土柱培养,研究PAM对黑垆土、黄绵土、风沙土水稳性团聚体的改良效果,并探讨其作用机理和合理的施用浓度.结果表明,在浓度为0.05%~0.4%,PAM均可促进3种土壤>0.25 mm水稳性团聚体的形成,并有效降低3种土壤团聚体分形维数,改善土壤结构;方差分析表明,PAM改良3种土壤结构的机理是一致的,将<1mm的水稳性团聚体聚合为更大粒径的水稳性团聚体,使>1mm的水稳性团聚体含量增加.PAM改良黑垆土、黄绵土和风沙土土壤水稳性团聚体达到显著水平时的浓度也不相同,其适宜浓度分别为0.2%~0.4%,0.05%,0.05%.3种土壤的黏粒含量和有机质含量的差异,可能是影响PAM对不同土壤的水稳性团聚体的改良效果差异的主要原因.  相似文献
5.
基于颜色分形的水果计算机视觉分级技术   总被引:11,自引:11,他引:40  
通过对不同着色等级的水果分析,以各色度在水果表面分布的分形维数为特征进行分级,该特征值不仅考虑了各色度点的累计特性,而且考虑了色度点空间分布特性,使颜色分级更符合实际情况。将各色度域分形维数作为模式处理,建立了人工神经网络识别模型。学习后的模型分级正确率高,达到95%,能够满足计算机视觉实时分级水果生产线的要求  相似文献
6.
用激光衍射法(LD法)和吸管法实测了60个富铁土土样的颗粒粒径分布(PSD)数据,在此基础上分别计算了颗粒的质量分形维数Dm和体积分形维数Dv。结果发现:由于LD法"低估"了黏粒部分,因此Dv相对低于Dm;由于Dv和Dm之间呈现出了一定的正相关性(p<0.001),且Dv与其实测黏粒之间呈一定的正相关性,因此Dv在一定程度上也能够用于表征土壤的某些基本属性;LD法可以对粒径进行更多的分级,但不同的粒径分级会对Dv产生影响,对粒径的再细分会导致Dv略微降低。  相似文献
7.
土壤团聚体稳定性评价方法比较   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
土壤团聚体稳定性是评价土壤结构和土壤物理形状的重要指标.对土壤团聚体分形维数、土壤团聚体平均重量直径和>0.25 mm团聚体含量3种土壤团聚体结构评价的方法进行了探讨.结果表明,分形维数与>0.25 mm团聚体的含量呈负相关性,但是平均重量直径与>0.25 mm团聚体的含量有正的相关性.这三种方法都能应用来评价土壤结构,但是分形维数不仅表示土壤结构,还能说明土壤水分和土壤其它的物理性质.因此,分形维数是评价土壤结构的较好的方法.  相似文献
8.
采用计算分形维数的方法,对黄土丘陵区典型草原带土壤团聚体的分形特征及其对植被恢复的响应进行研究。结果表明:1)在植被恢复初期,土壤〉10mm粒级的团聚体含量在0~20和20—40cm层次均较高,含量为331.4~525.6g/kg。随植被恢复年限增加,10—7、7~5、5~3、3~2、2—1mm粒级的团聚体绝对含量下降差异不明显。1~0.5、0.5-0.25和〈0.25mm小粒级土壤团聚体含量,在植被恢复初期(7a)较高。2)随着植被恢复年限增加。土壤〉5mm粒级的水稳性团聚体含量相对下降很快,恢复7a之后,大粒级土壤团聚体表现为上层含量比下层含量低的趋势。相对于干筛结果而言,土壤水稳性团聚体的粒径分布更为均匀、稳定,恢复7a之后的土壤〉0.25mm团聚体含量占到40%~50%,而〉5mm的土壤团聚体则占10%~23%。植被恢复过程中,土壤团聚体由大的团块向小颗粒的土壤团聚体转换,粒径分布更为均匀,土壤结构逐渐改善。3)不同恢复年限土壤团聚体分形维数变化范围为表层2.75~2.86,表下层2.77—2.89,变化范围小,20~40cm土层的分形维数大于0~20cm,恢复植被可使土壤分形维数降低,土壤结构得到改善。  相似文献
9.
子午岭林区植被自然恢复下土壤剖面团聚体特征研究   总被引:9,自引:2,他引:7  
研究了子午岭林区七种植被类型土壤>0.25 mm水稳性团聚体含量、团聚体破坏率和水稳性团聚体分形维数随植被恢复的变化规律以及这3个指标随土壤有机碳含量增加的变化规律。结果表明:植被恢复对>0.25 mm水稳性团聚体含量、团聚体破坏率和水稳性团聚体分形维数的影响可以达到70 cm土层;除白羊草群落外,0-70 cm土层上>0.25 mm水稳性团聚体含量随植被恢复逐渐提高,团聚体破坏率和水稳性团聚体分形维数随植被恢复逐渐减小,土壤结构随植被恢复逐渐改善。>0.25 mm水稳性团聚体含量、团聚体破坏率和水稳性团聚体分形维数与土壤有机碳之间呈极显著对数相关关系(p=0.01,n=32),当有机碳含量低于18.1 mg/g时,>0.25 mm水稳性团聚体含量随有机碳含量提高而明显提高、团聚体破坏率和水稳性团聚体分形维数则随有机碳含量提高而明显降低,即土壤结构稳定性明显提高;当有土壤机碳含量高于18.1 mg/g,>0.25 mm水稳性团聚体含量、团聚体破坏率和水稳性团聚体分形维数渐趋稳定,即在白羊草、虎榛子、山杨和辽东栎阶段的0-5 cm土层土壤结构达到稳定状态。  相似文献
10.
黄土高原典型土壤剖面土壤颗粒组成分形特征   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
采集从北向南依次分布的干润砂质新成土(神木)、黄土正常新成土(延安)和土垫旱耕人为土(杨陵)等典型土壤剖面0~200 cm土层土样,通过测定土样颗粒体积分形维数及基本性质,以期阐明黄土高原典型土壤颗粒体积分形特征及其与土壤基本性质间的相关性。结果表明,从南到北,土壤颗粒体积分形维数呈下降趋势,而不同土层土壤颗粒体积分形维数差异不显著。土垫旱耕人为土、黄土正常新成土和干润砂质新成土表层(0~10 cm)颗粒体积分形维数分别为2.723±0.024、2.609±0.077和2.589±0.025,表层以下(10~200 cm)颗粒平均体积分形维数分别为2.729±0.034、2.584±0.054和2.558±0.034;颗粒体积分形维数与<0.01 mm的物理性黏粒及<0.002 mm的黏粒体积百分含量呈极显著正相关关系,与0.002~0.05 mm的粉粒和>0.05 mm的砂粒体积百分含量呈极显著负相关关系,与粉粒的显著性较小,而土壤中物理性黏粒体积百分含量与土壤全氮、有机碳及矿物固定态铵均达到极显著正相关关系,而砂粒体积百分含量与上述土壤基本性质均呈极显著负相关关系。  相似文献
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