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1.
2.
[目的]以祁连山南坡5种不同土地利用方式下的土壤为研究对象,研究土壤含水量、pH值、有机质及电导率沿剖面(0~50 cm)垂直变化特征及空间变异性。[方法]对祁连山南坡5种不同植被类型下的土壤进行采样,通过单因素方差方法对不同土地利用方式下的土壤理化性质进行差异显著性检验,并利用Duncan法进行多重比较。[结果]不同土地利用方式会影响土壤含水量、pH值、有机质及电导率的垂直分异,除pH值随土层深度增大外,土壤含水量、有机质及电导率随土层深度增加均呈减小趋势。土地利用方式不同会影响土壤理化性质差异显著性,研究区5种土地利用方式下pH值、含水量、有机质和电导率均存在显著性差异(P0.05)。土壤含水量、有机质及电导率具有较强的空间变异性,而土壤pH值的空间变异性较小,随土层深度增加,土壤含水量、pH值、有机质及电导率的变异性逐渐减小。[结论]研究区不同土地利用方式下土壤有机质含量较高,土壤较肥沃;土壤pH呈弱碱性,符合我国西北干旱半干旱区土壤大多呈碱性的特征;土壤电导率较低,未出现盐碱化现象。土壤含水量、有机质及电导率具有中等程度的空间变异性,而土壤pH值具有弱空间变异性。 相似文献
3.
30年放牧草地和耕作农地土壤矿物、颗粒组成及磁性特征比较 总被引:1,自引:0,他引:1
结合遥感图像解译,对青海湖北部近30年未变耕地和草地进行采样,对采集样品土壤矿物组成、机械组成及磁化率进行测定的基础上利用统计方法对各指标进行分析。结果表明:耕地和草地土壤矿物组成种类基本相同,都由原生矿物石英和钠长石,次生矿物方解石、斜绿泥石、白云母及其它少量白云石和菱铁矿组成,其中耕地土壤除石英含量显著(P 0.05)大于草地外,方解石、钠长石、斜绿泥石及白云母平均含量都小于草地;耕地土壤磁化率均值(54.33×10~(-8) m~3 kg~(-1))明显大于草地(46.11×10~(-8) m 3 kg~(-1))且两类用地土壤磁化率在剖面上以20 cm为界,界上两者差异不大,界下两者差异显著(P 0.05);两类用地土壤机械组成存在显著差异(P 0.05),其中耕地土壤砂含量明显大于草地,而粉砂和黏粒含量则明显小于草地。在不受人为影响或受人为活动影响较小的背景下,青海湖区域土壤将趋于同质性,而放牧模式较耕作模式是该区域较理想的土地资源利用方式。 相似文献
5.
6.
7.
以秦岭火地塘林区油松和漆树倒木为研究对象,采用国际倒木腐烂等级划分方法,测定其 5 个腐烂等级的6种化学元素( C,N,P,K,Ca,Mg) 的含量,分析倒木对土壤化学元素的影响。结果表明: 油松倒木5个腐烂等级间 C 含量没有显著差异,而漆树倒木 C 含量随着分解显著递减; 漆树和油松Ⅴ级倒木的 N 含量随着分解显著递增; Mg 含量在油松倒木分解过程中无显著差异,在漆树倒木分解后期显著增加; P,K,Ca 含量在漆树和油松分解过程中都无显著差异,但 P 和 Ca 含量随着油松和漆树倒木的腐烂呈线性增加,K 含量随油松和漆树倒木分解呈线性下降。油松和漆树倒木下土壤 C 含量随着土层加深而显著减少,K,Ca,Mg 含量随土层加深无显著差异; 土壤 C含量随倒木腐烂显著递增,N,P,Ca,Mg 含量随倒木分解无显著差异。该研究揭示倒木分解过程中各种化学元素的变化规律,对促进秦岭森林生态系统物质循环和制定林木更新措施有重要的参考价值。 相似文献
8.
9.
以祁连山南坡生长季裸地、小麦地、燕麦地、油菜地和青稞地为研究对象,分析6种不同类型耕地土壤质地组成、有机质含量和p H值,以期为祁连山水源涵养区土壤资源可持续利用与生态环境保护提供科学依据。研究结果表明:6种耕地类型土壤粒级组成都以粉砂粒为主,裸地土壤质地整体偏细,其次为小麦地、油菜地、青稞地和马铃薯地,燕麦地土壤质地整体偏粗;6种耕地土壤中青稞地土壤有机质含量最高,其次为小麦地、油菜地、马铃薯地、裸地,燕麦地土壤有机质最低;6种耕地土壤都呈碱性,其中青稞地和裸地土壤碱性偏强于小麦地、燕麦地、油菜地和马铃薯地;受耕种方式的影响各耕地类型土壤质地、有机质含量和p H值差异明显,在0~50cm土层采样范围内各耕地类型土壤粒级含量变化杂乱、土壤有机质含量则呈现出不同程度的表聚性、土壤p H值除青稞地呈先增后减趋势外,其余5种耕地类型都基本随采样深度的增加而增大。 相似文献
10.
大豆叶面积指数的高光谱估算模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过测试大豆4个生育阶段350~2500nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760nm-850nm及红光波段650nm-670nm的2个范围内的波段反射率,组成了高光谱比值植被指数(RVI)和800nm和670nm2个波段反射率组成修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2);基于RVI和MSAVI2植被指数,建立了大豆叶面积指数(LAI)的6种单变量线性与非线性函数模型,经检验均达到1%极显著水平。其中,以RVI所构建洲的幂函数、MSAVI2所构建LAI的指数函数、对数函数估测模型的相关系数相对较高;用MSAVI2所构建的LAI精度较高的对数函数模型反演大豆叶面积指数,实测LAI与估测LAI呈极显著线性相关(R=0.9098^**,n=46),模型方程的估算精度达84.9%,实测值与估算值的RMSE=0.2420,平均相对误差为0.1510。表明采用高光谱植被指数,能够实时、无损、动态、定量提取大豆叶面积指数,为设计理想的大豆群体和大豆遥感估产提供了科学的依据。 相似文献