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1.
吉林省现有耕地385.53万公顷,其中中低产田274.47万公顷,占耕地总面积的69.4%。把田间工程与物理、化学和生物技术有机地结合起来,改造治理中低产田,大幅度提高中低产田的产出能力,是吉林省粮食生产登上新台阶的潜力所在。根据低产土壤障碍因素(酸、冷、  相似文献   
2.
东北平原典型农业县农田土壤养分空间分布影响因素分析   总被引:12,自引:0,他引:12  
结合常规统计方法与GIS空间分析方法,定量研究了东北平原典型农业县——吉林省德惠市土壤有机质、全氮、速效磷和速效钾空间分布的主要影响因素。研究表明,不同高程的土壤养分含量不存在显著差异;不同坡度的土壤有机质和全氮存在显著差异,坡度相对较大的地区由于受到土壤水蚀的影响导致有机质和全氮含量有所降低,而坡度因素对土壤速效磷和速效钾含量的影响并不显著;土壤类型和土地利用方式都对土壤养分的空间变异存在明显的影响。对4种土壤养分的分布进行空间插值,结果表明,以中部饮马河为分界线,饮马河以东土壤有机质、全氮、速效钾含量较西部为低,而速效磷空间分布的随机性较强。  相似文献   
3.
利用地形和遥感数据预测土壤养分空间分布   总被引:28,自引:4,他引:24       下载免费PDF全文
在GIS支持下,选择地形因子和遥感植被指数,建立土壤养分空间分布预测模型,应用回归克里格(Kriging)方法,预测吉林省农安县土壤养分(有机质和全氮)的空间分布。结果表明,11个环境因子中,相对高程、坡度、地形起伏度、坡度变率、归一化植被指数(NDVI)与土壤有机质和全氮含量均具有显著的相关性。地面粗糙度和地形湿度指数与有机质具有显著相关性,而与全氮的相关性不显著。相对高程、坡度、地面粗糙度、河流动能指数以及NDVI在土壤养分的多元回归预测模型中贡献较大,是预测土壤养分空间分布的最优因子。有机质和全氮在研究区的空间分布格局呈现由东南向西北逐渐减少的趋势,这种分布格局受地形和植被的综合作用,同时与土壤类型密不可分。精度检验结果表明,回归克里格方法能够提高土壤养分空间分布预测精度,是一种有效的空间分布插值方法。  相似文献   
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