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1.
本文以黑龙江省三江平原耕地白浆土为主要研究对象,并以复区内存在的草甸土和暗棕壤作比较,研究了土壤各种理化性质与不同形态氮素之间的相关关系:白浆土中 HA 和 FA 的主要差别,在于前者含有较多的碱性氨基酸,而后者则含有较多的酸性氨基酸;各种不同形状 N素与土壤 pH 值,质地等相关性不显著,而与土壤有机质、全 N 和 C/N 比值等的相关性极为显著。  相似文献   
2.
白浆土肥力特征表现在腐殖质含量表层高于下层;HA/FA 比值在 A_1层是大于1,其余各层均小于1,尤其白浆层比值最小;胡敏酸 C/H 比要远远高于富啡酸;胡敏酸的羧基、醇羟基、醌基、总酸度都小于富啡酸。土壤氮素含量变化与有机质含量变化的趋势一致,土壤潜在供氨能力强,但氮素形态复杂,而且多变。土壤微酸性,对微量元素溶解有利。代换量较高,盐基饱和度在60%以上。以上肥力特征与生态环境和成土条件有关。  相似文献   
3.
基于遥感数据和气象数据的水旱地冬小麦产量估测   总被引:4,自引:2,他引:2  
研究利用遥感数据进行了运城地区冬小麦不同生育时期归一化差值植被指数和产量关系的研究,利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型。结果表明:运城地区水旱地冬小麦均以5月8日左右的NDVI值与产量相关性最好,且达极显著水平,因此该时期为建立冬小麦遥感估产模型的最佳时相。通过对冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型预测效果进行的F检验,表明各模型均达到极显著水平。与其他两种模型相比,光谱气象产量模型的决定系数(R2)有明显的提高,并且相对均方根误差(RRMSE  相似文献   
4.
黄土高原地区土地盐渍化的防治   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章着重讨论了以下几个问题:(1)详细地叙述了黄土高原地区盐渍化土地资源的数量及其分布规律;(2)从化学机制上对本区盐渍土的形成和发育进行了较深入的探讨;(3)从本区的几种积盐过程出发分析了盐渍土形成的原因;(4)对本区的盐渍土改良利用提出了初步的设想。  相似文献   
5.
白浆土腐殖物质中氮素的组成特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
以黑龙江三江平原境内的耕地白浆土为主要研究对象,并与成为复区存在的草甸土和暗棕壤作比较,研究了土壤腐殖物质中不同形态氮素分布和氨基酸组成,结果表明:在HA,FA的酸解产物中,FA所含酸解NH4^+-N和氨基糖氮均高于HA,而氨基酸态氮则低于HA,HA和FA在氨基酸组成上差慢不大,主要差别在于前者含有较多的碱性氨基酸,而后者则含有较多的酸性氨基酸。  相似文献   
6.
基于3S和实测相结合的冬小麦估产研究   总被引:8,自引:1,他引:7  
该文运用3S集成技术(地理信息系统、遥感和全球定位系统),进行冬小麦产量估测的应用研究。结果表明, 3月下旬是运城地区冬小麦面积监测的最佳时相,4月上、中旬是该区冬小麦产量估算的最佳时期。用遥感信息中的TM提取冬小麦面积,AVHRR提取绿度信息,效果较好。根据归一化植被指数的大小把冬小麦分为3类,同类麦田在不同区域的实测产量差异很大。分析研究区域自然地理特征和关键期气象资料,以归一化植被指数、极高温度、相对湿度为主因子建立了冬小麦遥感—气象—产量综合模型。  相似文献   
7.
不同有机质含量农田土壤微生物生态特征   总被引:15,自引:0,他引:15  
 【目的】土壤微生物在陆地生态系统中对土壤健康有重要的生物指示功能。比较东北不同有机质含量农田黑土间土壤微生物的生态特征,为维持或提高东北农田黑土的生态功能提供理论依据。【方法】于中国科学院海伦农业生态实验站,利用Biolog法与常规分析方法相结合测定空间移位(嫩江、北安、海伦、德惠、梨树)5年后5种不同有机质含量农田黑土在相同的气候条件下微生物生物量、微生物活性、群落结构及其代谢特性。【结果】土壤微生物量碳、基础呼吸、细菌数量随有机质含量的增加而增加,而真菌数量则随土壤有机质含量的增加而降低;且有机质含量最高的北安土壤与其它土壤之间的差异达到显著水平。平均色度变化表明,有机质含量最高的北安土壤中的微生物群落代谢能力高于有机质含量最低的梨树土壤;主成分分析表明,不同有机质含量农田黑土微生物群落对碳源的利用不同,有机质含量较高的北安和嫩江黑土中的土壤微生物对a-丁酮酸、腐胺、D,L-a-甘油的利用能力较高。土壤有机质含量最高的北安农田黑土微生物群落的丰度、多样性和均匀性指数最高。【结论】在外界环境一致的条件下,农田黑土有机质含量不同可影响土壤微生物群落的代谢功能及其代谢能力。  相似文献   
8.
研究利用遥感数据进行了运城地区冬小麦不同生育时期归一化差值植被指数和产量关系的研究,利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型。结果表明:运城地区水旱地冬小麦均以5月8日左右的NDVI值与产量相关性最好,且达极显著水平,因此该时期为建立冬小麦遥感估产模型的最佳时相。通过对冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型预测效果进行的F检验,表明各模型均达到极显著水平。与其他两种模型相比,光谱气象产量模型的决定系数(R2)有明显的提高,并且相对均方根误差(RRMSE  相似文献   
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