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1.
土壤磷素含量是评价土壤养分的重要指标之一。利用热红外发射率数据对土壤全磷含量进行反演的研究较少且多使用常规线性回归方法,本文利用东北海伦地区采集的热红外航空成像光谱仪TASI(Thermal Airborne Hyperspectral Imager)数据,通过机器学习方法探究黑土土壤发射率与全磷含量关系,选出最优模型对研究区土壤全磷含量进行预测研究。结果表明:在8 ~ 11.5 μm范围内,土壤热红外发射率值随着全磷含量的增加而增加;除原始光谱10.792 μm这一波段外,发射率值及其数学变换与全磷含量相关系数均在0.5以下,相关性较弱;在DNN(Deep Neural Networks)训练集和测试集中,从模型精度和PSO(Particle Swarm Optimiazation)算法优化时间来看,弹性传播训练算法(RP)表现最佳,决定系数R2分别为0.51、0.7,均方根误差RMSE分别为0.0443、0.0301;激活函数对本次构建的网络精度影响非常有限,激活函数为Tansig和ReLU的深度神经网络模型训练集精度基本与偏最小二乘及逐步回归模型一致,测试集精度有所提高但稳定性较为欠缺;研究区土壤全磷含量整体较高,水田和旱田含量均大于0.8 g kg?1,城镇及建筑群密集程度与土壤全磷含量呈负相关,与偏最小二乘模型对土壤全磷含量预测结果相比,神经网络模型对研究区土壤全磷含量小于0.6 g kg?1和0.6 ~ 0.8 g kg?1两区间做了更多划分,将更多人为活动密集区附近像元划分到该含量区间内,从而使得预测含量更加符合真实情况分布;总体来看,全磷含量最高值集中分布于研究区西部、西北及西南部,但在东部及其北部区域则呈无规律性分散分布,中部地区及其余地区含量值大多为0.8 ~ 1.0 g kg?1。综上,合适调参的深度神经网络模型在反演土壤元素类问题中的表现与偏最小二乘及逐步回归等方法相比更加具有发展的潜力,在样本数据量足够的前提下,深度神经网络能够得到充分训练从而使得预测结果更加精确、稳定。 相似文献
2.
AquaCrop模型在东北黑土区作物产量预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了验证。结果表明:玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感,二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感,但有所差异:玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient,CDC)更为敏感,而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion,Pexshp)更为敏感;玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth,Zx)更敏感,大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion,Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大,对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence,KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity,WP*)很敏感,大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89,模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明:预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.775和0.779,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.076 t hm^–2和0.299 t hm^–2,标准均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为0.097和0.178,模拟效率(model efficiency,ME)分别为0.747和0.730,率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量,可用于产量预测或优化管理。 相似文献
3.
为探讨施用生物炭对东北大豆不同生育期内黑土理化性质和土壤微生物数量的影响,研究不同用量生物炭T0(0 kg/hm2)、T1(350 kg/hm2)、T2(750 kg/hm2)、T3(1500 kg/hm2)对东北黑土土壤有机质、pH、碱解氮、有效磷、速效钾、土壤酶(脲酶、过氧化氢酶、蔗糖酶和磷酸酶)、土壤团聚体、有机碳(总有机碳、水溶性有机碳、微生物量碳和易氧化碳)和微生物量的影响.结果表明,土壤施加生物炭可提高大豆不同生育期土壤有机质的含量,其中T3处理提高土壤有机质含量29.32%;生物炭对大豆成熟期土壤pH有一定改良作用;碱解氮在大豆生育期内逐渐下降,且含量均大于对照;生物炭对大豆开花期和成熟期土壤有效磷的提高有显著作用;生物炭对土壤过氧化氢酶、脲酶、蔗糖转化酶和磷酸酶活性影响较大,整体上提高了这4种土壤酶的活性;生物炭可提高黑土土壤聚团体的稳定性及积累黑土土壤中总有机碳、水溶性有机碳、微生物量碳和易氧化碳,且土壤中细菌和真菌总数显著增加.综上所述,生物炭施用后对东北黑土土壤的理化性质有显著影响,这些环境因子的改变驱动了土壤中微生物数量的变化. 相似文献
4.
增施有机肥改善黑土物理特性与促进玉米根系生长的效果 总被引:2,自引:0,他引:2
为改善东北黑土区粘重耕层的土壤物理特性,通过玉米秸秆还田基础上增施有机肥试验,拟明确增施有机肥对黑土物理特性和根系生长的提升效果。利用2015~2018年吉林省公主岭市和黑龙江省克山县黑土区的定位试验,测定了玉米抽雄期3种秸秆还田处理及其增施有机肥(旋耕秸秆还田+有机肥RSM、深翻秸秆还田+有机肥DSM、深松秸秆还田+有机肥SSM)处理的土壤物理指标;并采用微根管法原位测定了根系生长指标,计算出增施有机肥后各土壤物理特性与根系生长指标的变化量。结果表明,相比秸秆还田处理,增施有机肥降低了土壤容重、土壤紧实度,提升了土壤含水量,同时根长密度、根尖数密度和根平均直径均显著增加,其中根长密度和根尖数密度各土层平均增加了0.18 cm/cm~2和34.9×10~(-3)个/cm~2。不同秸秆还田方式增施有机肥后对黑土物理特性和根系生长的改善效果不同,其中0~15 cm土层RSM处理改善效果最明显,15~45 cm土层SSM和DSM处理改善效果最明显。有机肥和秸秆还田方式互作对黑土物理特性和促进根系生长指标具有显著的正向互作效应。上述结果表明,深松秸秆还田和深翻秸秆还田基础上增施有机肥模式更有利于改善黑土物理特性和促进根系生长,是改善东北黑土区粘重耕层的技术选择。 相似文献
5.
填埋复垦侵蚀沟的导排水功能和秸秆腐解速率 总被引:1,自引:1,他引:0
秸秆填埋复垦技术主要用于修复东北地区耕地中的侵蚀沟,研究复垦后原沟道的导排水能力以及秸秆的腐解速率,旨在为沟毁耕地修复提供科学依据。该研究在黑龙江省海伦市光荣村选取一条复垦后的侵蚀沟为试验区,对土壤入渗能力、渗井入渗能力、秸秆层的持水能力、复垦后的土体排水能力系统测定分析,评价复垦后的导排水能力;对填埋不同年限的秸秆取样分析,评价秸秆腐解速率。结果表明:1)复垦后原沟道位秸秆层储水量为463 kg/m3,雨季产生径流能够完全被秸秆层储存,复垦后耕地能承受44~80 mm/h的均匀降雨,95%的地表汇流转为地下径流,大大减少径流对地表的冲刷,实现了变地表径流为地下导排水,复垦后未二次冲刷成沟。2)秸秆捆的厚度平均每年下降1.4 cm,秸秆层下降部分可被春季翻耕以及雨季汇流带来的泥沙沉积填充,复垦后原沟道位未出现塌陷。3)经过20 a的填埋,秸秆不同组分的腐解速率不同,其中半纤维素与纤维素腐解较快,木质素几乎不发生腐解,其占比由26.8%上升至38.8%。填埋的秸秆长期处于厌氧环境,且被水浸泡,约半年处于冻结状态故腐解缓慢。秸秆填埋侵蚀沟,可以修复沟毁耕地,实现复垦和地块的完整,可广泛用于东北黑土区约20万条耕地中侵蚀沟的修复。 相似文献
6.
基于PhotoScan的径流小区三维重建参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提高径流小区数字地面模型精度是应用三维重建技术研究面蚀细沟间与细沟侵蚀过程的关键。以位于黑龙江省海伦市的中国科学院海伦水土保持监测研究站的裸地小区为研究对象,以验证点与控制点误差比和数字高程模型(Digital elevation model,DEM)误差为指标,优化Agisoft PhotoScan三维重建径流小区的处理参数,降低DEM误差。PhotoScan的精度参数和相机模型设置对DEM误差有较大影响。优化后的验证点与控制点误差比降低35%,改善了径流小区DEM对地面控制点的过度拟合。优化后的相机模型包含焦距、像主点、径向畸变、切向畸变等。基于单点和点云的验证结果表明,优化过程误差降低约40%。相对于默认参数设置下的验证点误差(20.0mm),优化后的验证点误差为11.0mm,与细沟侵蚀深度标准相当(沟深大于等于10mm),因此优化后的径流小区三维重建过程更适宜于细沟侵蚀过程的三维表达。 相似文献
7.
8.
【目的】探究黑土区农田田间持水率的空间变异性机制。【方法】利用传统统计学和多重分形方法量化了田间持水率的空间变异强度,分析了造成田间持水率空间变异性的局部信息;利用联合多重分形方法确定了田间持水率与土壤基本物理特性在多尺度上的相关性。【结果】研究区域田间持水率具有多重分形特征,随土层深度增加,田间持水率的空间变异程度先降后增;田间持水率的大值数据对0~5 cm和10~15 cm土层田间持水率空间变异性的贡献较大,小值数据对5~10 cm和15~20 cm土层田间持水率空间变异性的贡献较大;单一尺度上,与田间持水率相关程度最高的土壤基本物理特性在0~5 cm土层是黏粒量和土壤体积质量,在5~10 cm和10~15 cm土层是粉粒量和黏粒量,在15~20 cm土层是土壤体积质量和粉粒量;多尺度上,与田间持水率相关程度最高的土壤基本物理特性在0~5、5~10和10~15 cm土层是黏粒量和粉粒量,在15~20 cm土层是土壤体积质量和粉粒量。【结论】黑土区农田田间持水率的空间变异程度为弱变异,田间持水率与土壤基本物理特性的相关程度在单一尺度和多尺度上有所差异。 相似文献
9.
基于感知价值的东北黑土区农户保护性耕作技术采用行为 总被引:1,自引:1,他引:0
为破解保护性耕作技术推广困局,本研究基于感知价值理论构建了农户保护性耕作技术采用行为模型,并运用结构方程模型对黑龙江省典型黑土区的733份农户调研数据展开实证研究。结果表明:农户保护性耕作技术采用感知价值是感知利益和感知风险权衡的结果,感知利益和感知风险对感知价值分别有正向和负向影响;感知利益和风险由多个维度构成,各维度感知利益和风险对总体感知利益和风险的影响程度分别为:感知经济利益感知生态利益感知社会利益;感知技术风险感知经济风险感知情境风险;感知利益、感知风险、感知价值与技术采用意愿和行为存在直接和间接的影响关系,感知利益对感知价值和技术采用意愿的影响感知风险对二者的影响,但感知风险对感知行为的影响感知利益对其的影响。鉴于此,从提升农户保护性耕作技术采用利益感知和降低风险感知的角度提出建议,引导东北黑土区农户采用保护性耕作技术。 相似文献
10.
冻融对东北黑土硒酸盐吸附解吸的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为探究冻融过程对东北黑土硒酸盐(Se(VI))吸附、解吸的影响机理,通过室内不同初始含水率及冻融次数模拟冻融循环,随后利用冻融后土壤进行Se(VI)的吸附和解吸试验,分别采用Langumuir和Freundlich方程对Se(VI)吸附过程进行拟合。结果表明:冻融显著(P < 0.05)改变了东北黑土pH值、有机质、球囊霉素相关土壤蛋白及各粒级团聚体含量,冻融后土壤Se(VI)吸附量显著高于未冻融土壤。通过拟合发现东北黑土对Se(VI)的吸附更符合Langmuir模型(R2 > 0.967),高初始含水率及冻融循环次数均增加了冻融后黑土对Se(VI)的最大吸附量及缓冲容量,同时提高了Se(VI)的解吸率。70%含水率及多次冻融循环提高了黑土对Se(VI)的吸附潜能,促进Se(VI)的解吸,使得冻融后土壤硒的生物有效性增加,有利于作物根系对硒的吸收。 相似文献