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相似文献
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1.
四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素   总被引:6,自引:0,他引:6  
准确地获取区域尺度内土壤有机碳含量信息对土壤碳调控及全球环境变化具有重要意义。本研究基于野外实地采集的555个表层(0~20 cm)土样,探讨四川省仁寿县土壤有机碳空间分布特征及其主控因素。运用方差分析和回归分析对比了成土母质、土壤类型和土地利用方式对仁寿县土壤有机碳空间分布的影响。结果表明:研究区表层土壤有机碳含量为3.36~37.10 g·kg-1,平均13.46 g·kg-1,变异系数为48.87%,属中等强度的空间变异性。块金效应C0/(C0+C)为66.7%,空间分布受结构性因素和随机性因素的共同影响,总体呈现北高南低的趋势。土地利用方式和土壤类型对土壤有机碳的影响极显著(P0.01),而成土母质的影响不明显(P=0.256)。土类能够独立解释23.7%的土壤有机碳空间变异;亚类和土类的解释能力接近,分别为27.0%和27.1%,土壤亚类可作为探讨该区域土壤有机碳空间变化的最小土壤分级单元。土地利用方式能独立解释53.0%的土壤有机碳空间变异,远大于土壤类型,是研究区土壤有机碳空间分布的主控因素。  相似文献   

2.
江西省耕地土壤氮素空间变异特征及其主控因素   总被引:3,自引:3,他引:0  
根据江西省采集的16 823个耕层(0—20cm)土壤样点数据,运用实地调查、经典统计学及地统计学等分析方法,对江西省耕地土壤氮素含量的空间变异特征及其影响因素进行了深入探讨。结果表明:江西省土壤全氮(TN)含量和碱解氮(AN)平均含量分别为1.57g/kg和164.13mg/kg,两者均处于丰富级水平。通过半方差函数分析,土壤TN和AN的块金基台比分别为62.03%和78.97%,两者空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响,但受到随机性因素的影响更大;Kriging插值结果显示,研究区土壤AN与TN含量在空间分布上基本一致,均表现出北高南低的空间分布趋势。回归分析表明,成土母质、土壤类型、地形因子、土壤侵蚀、秸秆还田方式、农田利用方式和氮肥施用量对土壤TN和AN空间变异均有极显著影响(P0.01)。地形因子中高程和河流动能指数与土壤AN与TN含量呈显著负相关关系(P0.05);成土母质对TN和AN空间变异具有6.1%和4.1%的独立解释能力,土壤类型对TN和AN的空间变异的独立解释能力分别在4.2%~4.7%和3.1%~4.0%,地形因子对TN和AN空间变异具有4.2%和2.8%的独立解释能力,土壤侵蚀程度对TN和AN空间变异具有6.2%和3.5%的独立解释能力,秸秆还田方式对TN和AN空间变异的具有27.3%和3.3%的独立解释能力,农田利用方式对TN、AN空间变异具有2.9%和2.0%的独立解释能力,氮肥施用量对TN、AN空间变异的独立解释能力分别为18.8%和5.6%。因此,秸秆还田方式和氮肥施用量是引起江西省土壤氮素空间变异性的主控因素。  相似文献   

3.
以安徽省江淮丘陵区农业大县滁州市定远县为代表,运用统计学方法、地统计学方法和GIS技术研究了农田表层(0~20 cm)土壤有机碳(SOC)含量的空间分布及其影响因子。统计结果表明:研究区2011年SOC含量为(10.96±3.63)g/kg,变异系数为33.12%,属于中等变异程度。地统计分析结果表明,研究区SOC半方差模型为指数模型,存在强烈的空间自相关性,SOC含量在空间分布上表现为由东至西先递减后递增,大致呈带状分布。土壤颗粒组成和秸秆还田是影响SOC空间变异的主要因素。  相似文献   

4.
皖北平原蒙城县农田土壤有机碳空间变异及影响因素   总被引:8,自引:0,他引:8  
以皖北平原典型农业生产大县亳州市蒙城县为代表,运用统计学、地统计学方法和GIS技术研究了其农田耕作层(0~20 cm)土壤有机碳(SOC)含量的空间分布及其影响因子。结果表明:研究区SOC含量为10.41±2.52 g kg-1,近30年来提高了55.61%,SOC变异系数为24%,属于中等变异程度。SOC含量在空间分布上表现为东北部、中部和西南部含量高,由西北向东南先逐渐增加后逐渐降低,变异程度较高。整个县域范围内SOC空间变异的主要影响因素为土壤机械组成(粉粒和砂粒含量),其次为秸秆还田。  相似文献   

5.
《土壤通报》2014,(6):1424-1429
以安徽省皖南山区宣城市宣州区为代表,运用统计学方法、地统计学方法和GIS技术研究了农田表层(0~20 cm)土壤有机碳(SOC)含量的空间分布及其影响因子。统计结果表明:研究区SOC含量为7.69±3.07 g kg-1,SOC变异系数为39.88%,属于中等变异程度。地统计分析结果表明,研究区SOC半方差模型为球状模型,存在中等的空间自相关性,随机性因子和结构性因子对其空间变异的影响同样重要。SOC含量在空间分布上表现为由东北向西南递减,大致呈斑块状分布。地形、土壤颗粒组成和秸秆还田是影响SOC空间变异的主要因素。  相似文献   

6.
黄土高原沟壑区小流域土壤有机碳空间变异   总被引:21,自引:2,他引:21  
通过对砖窑沟流域不同地貌部位62个点的取样分析,运用地统计学方法研究了流域土壤有机碳的空间变异性特征,初步探讨了影响空间变异的复杂因素。结果表明:流域内土壤有机碳非常低,存在土壤养分贫瘠化现象。各层土壤有机碳含量的变异为中等程度,该变异主要是由空间自相关部分引起的。同层次内,沟坝地土壤有机碳含量比梁峁地高。垂直剖面上,土壤有机碳含量随深度增加而减少,表层含量值明显高于下部各层,60cm以上含量值随深度增加递减迅速,60cm以下含量值变化不大。不同地貌部位剖面土壤有机碳含量的变幅是:在80cm以上,沟坝地明显大于梁峁地;80cm以下,二者大体相当。土壤有机碳含量在空间上的分异主要受土壤动植物在土体中的分布、土壤含水量、水土流失及人类生产活动等因素的影响。  相似文献   

7.
小流域土壤有机碳密度空间变异特征的尺度效应研究   总被引:3,自引:2,他引:3  
李龙  姚云峰  秦富仓  郭月峰  王欣  常伟东 《土壤》2014,46(5):787-792
选择内蒙古赤峰市敖汉旗黄花甸子流域为研究对象,运用地统计学和Arc GIS空间分析工具相结合的方法研究流域内土壤有机碳密度的多尺度空间变异特征以及其影响因素。结果表明,土壤有机碳密度的空间变异性具有明显的多尺度效应,随着研究尺度的增大,土壤有机碳密度的块金系数逐级减小,小尺度下土壤有机碳表现为中等程度空间相关性;大、中尺度为强烈空间相关。结构性因素对土壤有机碳的空间变异作用逐渐增强,而同时削弱随机因素对其变异所产生的影响。地形因子与NDVI对土壤有机碳密度均有显著影响,大尺度的研究中,环境因子与有机碳密度的相关性由大到小表现为海拔坡度NDVI坡向;中、小尺度的研究则表现为NDVI海拔坡度坡向。  相似文献   

8.
锡林河流域土壤有机碳空间变异分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了探索锡林河流域土壤有机碳的空间变异规律,基于半方差函数理论和普通克里格插值研究了0-10 cm,20-30 cm,40-50 cm土壤有机碳变异特征及分布格局。结果表明,(1)0-10 cm,20-30 cm,40-50 cm层土壤有机碳的最优拟合模型依次是高斯模型、高斯模型、指数模型。(2)随着土层深度的增加,土壤有机碳空间分布相关性增强,0-10 cm层土壤有机碳存在中等空间分布相关性,20-30 cm与40-50 cm层土壤有机碳具有强烈的空间分布相关性,自相关距离分别为25.81 km,20.26 km,45.00 km。(3)各向异性分析表明:各方向土壤有机碳变异程度随着土层深度增加而减弱,同层不同方向半方差变化明显,各向异性显著,不同层西南-东北45°方向以及东南-西北135°方向半方差变化最为明显,而各层45°方向变异程度却表现出相似性。(4)各层土壤有机碳分布具有一致性,流域南部边缘到东部以及东北部为土壤有机碳含量较高区域,北部、西北部以及上游的中南部是全流域土壤有机碳含量最低的区域,西部以及西南部土壤有机碳含量处于相对中等水平,流域地形与植被分布特征决定了土壤有机碳这种分布特点。  相似文献   

9.
贾豪  严宁珍  程永毅  刘洪斌 《核农学报》2019,33(6):1256-1263
为评价区域农田土壤肥力及优化农业生产管理措施,选取渝东南地区黔江区为研究区域,基于重庆市测土配方施肥的615个表层(0~20 cm)土样数据,运用地统计学和地理信息系统(GIS)相结合的方法分析黔江区土壤有机碳(SOC)的空间分布特征及其影响因素。结果表明,研究区土壤表层SOC含量为13.27 g·kg-1,变异系数为31.44%,具有中等程度的空间变异且空间自相关范围较大。块金效应为45.59%,空间分布受结构性因素和随机性因素的共同影响。研究区SOC分布呈斑块状,总体表现为东高西低。方差分析和回归分析表明,成土母质、土壤类型、土地利用方式及坡度、坡向对SOC的空间分布的影响极显著(P<0.01),土壤质地、海拔高度的影响显著(P<0.05)。随着海拔的增加,土壤中SOC含量也逐渐增加。而随着坡度增加,土壤中SOC含量呈先降低后增加的趋势。本研究结果为渝东南农田SOC管理及农作物合理施肥提供了理论依据。  相似文献   

10.
不同布点密度条件下土壤有机碳的空间变异特性   总被引:1,自引:0,他引:1  
选择福建省漳州市三个不同尺度的典型区,在格网法采样的基础上设计6种不同分类方法和4种格网密度,研究不同尺度下高效表征耕地土壤有机碳空间变异的样点布设方式。研究结果表明:市级尺度(漳州市)高效的样点布设方法为结合地貌类型和土壤类型信息的分类格网法,样点密度以接近6 km×6 km为最节省的采样方法。县级(龙海市)尺度按土壤类型与格网法相结合的方法是高效的布点方式,土壤类型若仅划分到土类,格网密度需接近1 km×1 km;若土壤类型划分到亚类或土属,格网密度可放宽到2 km×2 km。乡镇级(程溪镇)最适合的样点布设方法是未分类格网法。由于土壤类型信息是表征土壤有机碳空间变异最重要的影响因素,因此建议在县级以上尺度进行土壤有机碳空间变异研究时应考虑到土壤类型的影响。  相似文献   

11.
江叶枫  叶英聪  郭熙  饶磊  孙凯  李伟峰 《土壤学报》2017,54(6):1527-1539
基于江西省2012年测土配方项目采集的16 582个耕地表层(0~20 cm)土壤样点数据,探讨省域尺度下耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异特征及其影响因素。运用相关性分析、回归分析、方差分析和普通克里格法分析了成土母质、土壤类型、耕地利用方式、秸秆还田方式和氮肥施用量对耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异的影响。结果表明,土壤氮磷比(N/P)在0.28~13.63之间,均值为3.38,变异系数为45.56%,呈中等程度的变异。空间分布上,高值区主要分布在海拔相对较低或鄱阳湖平原地区,低值区主要分布在九江市。成土母质、土壤类型、耕地利用方式、秸秆还田方式和氮肥施用量对江西省耕地土壤N/P空间变异影响显著(p0.01),但影响程度有所不同。氮肥施用量能影响27.2%的土壤N/P空间变异,是引起江西省耕地土壤氮磷生态化学计量空间变异的主要因素。  相似文献   

12.
川北烟区土壤氮素空间分布特征及其主控因素   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用地统计学和回归分析方法,研究川北烟区土壤全氮(TN)和碱解氮(AN)的空间变异特征,并探讨了不同因素对其空间变异的影响程度,为改善土壤氮素环境提供依据。结果表明:川北烟区土壤TN与AN值分别在0.19~2.57 g kg-1和11.00~203.00 mg kg~(-1)之间,平均值为1.31 mg kg~(-1)和95.22 mg kg-1,均处于中等水平。土壤TN和AN块金系数分别为0.655和0.682,均属于中等空间自相关,变异主要受随机因素与结构因素共同影响。空间上来看,研究区域土壤TN和AN含量分布具有较好的相关性,相似度达到0.871。土类、亚类对TN、AN的独立解释能力分别是23.5%、22.1%和25.1%、22.4%;土壤质地可以独立解释11%和10.5%的TN与AN空间变异;土体结构对TN及AN空间变异的独立解释能力只有4.2%和1.9%;前茬作物对土壤TN及AN空间变异的独立解释能力最高,是引起川北烟区土壤氮素空间变异最主要的因素。  相似文献   

13.
云南典型植烟土壤通气孔隙及其主控因素研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
植烟土壤通气性对于烤烟生长发育和品质提升具有重要意义。了解云南典型植烟区土壤通气性质,研究植烟土壤通气孔隙的物理适宜性,探讨影响植烟土壤孔隙度的关键因子。以云南省玉溪市华宁县青龙镇、宁州镇和楚雄市子午镇的典型植烟区土壤为研究对象,按照耕作层和犁底层分别采集典型植烟区土壤样品,分析土壤基本理化性质,并利用沙箱法测定土壤通气孔隙,对土壤理化性质与通气孔隙进行方差分析和相关分析,通过传递函数建立土壤通气孔隙的预估模型。三个典型植烟区土壤质地均以黏壤土为主,占总样品数的40%左右,壤土次之;土壤容重均值均介于1.3~1.5 g·cm–3之间,适宜烟叶生长;土壤有机质含量较高,供氮能力强,可满足烤烟生长养分需求;土壤通气孔隙均值在5.9%~15.1%之间,整个研究区域土壤通气孔隙总体偏低,且不同区域空间差异较大。相关分析结果表明,土壤通气孔隙主要受土壤中粉粒和黏粒含量影响,与粉粒含量呈极显著正相关,而与黏粒含量呈显著负相关,因此可根据粉粒和黏粒含量对土壤通气孔隙进行粗略预测。植烟区应尽可能选择壤土或砂质壤土,以有效维持植烟土壤的通气性,达到提升烟叶品质的目的。  相似文献   

14.
运用经典统计学和地统计学分析方法,探讨了江西省油菜种植区土壤碳氮磷生态化学计量特征的空间变异性及影响因素。结果表明:江西省油菜土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)和全磷(TP)平均含量分别为16.99,1.44,0.50g/kg,土壤C∶N、C∶P和N∶P平均值分别为12.28,38.31和3.27,土壤总体C∶N∶P为33.86∶2.88∶1,整体处于相对较低水平,表现出中等程度的变异性和空间自相关性,其空间变异特征受到结构性因素和随机性因素的共同影响,但受结构性因素影响更大。从空间分布规律看,土壤SOC、TN和TP含量均表现出东北高西南低的空间分布格局。土壤C∶N高值区主要分布在赣北地区,分布面积较小,低值区主要分布在赣西、赣西北、赣西南以及赣东等地区。土壤C∶P与N∶P高值区零星分布在赣西南、赣东北等区域;低值区主要分布在赣西北及赣南地区。回归分析表明,成土母质、土壤类型、地形因子、气候条件、种植制度和氮肥施用量对研究区土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异特征有极显著影响(P0.01);成土母质对土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异的独立解释能力分别为16.6%,3.7%和7.0%,地形因子的独立解释能力分别为3.5%,2.9%和4.2%,种植制度的独立解释能力分别为9.7%,4.4%和7.6%,氮肥施用量的独立解释能力分别为3.9%,4.4%和7.6%,土壤类型和气候条件独立解释能力最高,分别为16.8%,5.1%,9.0%和13.4%,9.8%,15.2%,是调控江西省油菜土壤C∶N、C∶P和N∶P空间变异最主要的影响因素。  相似文献   

15.
2017—2020年用GPS定位采集云南省曲靖市9个县区核心烟田耕层(0~20 cm)土壤样品6685个,测定pH、有机质、水解性氮、有效磷和速效钾,运用地统计学和地理信息系统(GIS)分析上述指标的空间分布特征及其变异主控因素.结果表明:土壤pH、有机质、水解性氮、有效磷和速效钾变幅分别介于4.16~8.50、2.2...  相似文献   

16.
黄土区村级农田土壤养分空间变异特征研究   总被引:15,自引:0,他引:15  
本研究选择黄土高原地区陕西省新集村为研究对象。在219hm2耕地上用网格法采集364个表层(0~20 cm)土壤,研究了该村土壤pH,有机质和速效养分(N,P,K,Ca,Mg,S)空间变异性。结果表明:该村98.9%耕地缺N,缺K,缺P比例占11.5%和4.4%。地统计学分析结果表明:土壤有机质、有效N、P、K、Mg、Ca、S具有中等的空间相关性,空间变异程度依次为:OM>P>Ca>K>Mg>N>S,土壤pH的空间相关性很弱。有机质、有效N、S最大相关距离大,达到1853m,pH值最小,为148m,K、Ca、P、Mg最大相关距离分别为717m、720m、1032m和1344m。施肥是导致该村土壤养分空间变异性的主要原因。基于土壤养分状况和空间分布特征,目前仅需要考虑对该村土壤K,P进行分区管理。  相似文献   

17.
宜宾地区土壤有效态微量元素空间变异特征及影响因素   总被引:5,自引:0,他引:5  
为揭示宜宾地区土壤有效态微量元素含量空间变异特征及影响因素,采用地统计学、相关分析及回归分析等方法,结合GIS技术对研究区6种土壤有效态微量元素进行分析。结果表明:研究区土壤有效态Fe、Mn、Cu和Zn含量达丰富及以上水平,有效Mo含量适中,而有效B含量则处于缺乏水平,均值为0.24 mg kg~(-1)。半方差结果表明,6种指标均具有中等强度的空间自相关性,其空间变异受结构性因素和随机性因素共同影响。空间分布上,土壤有效Mo呈现出由西北逐渐向东南递增,有效B则呈现出大块面状缺乏,而其他4种元素总体表现为西南-东北沿线上含量相对较低,沿线两侧含量丰富的分布格局。影响因素分析表明,6种元素与pH总体呈极显著负相关,与有机质和氮素呈现极显著正相关;不同土壤类型对有效态微量元素含量具有一定的显著影响;海拔和坡度与有效态微量元素之间存在显著关系;而6种土壤有效态微量元素均在一熟和三熟制中平均含量相对较高。总体来看,土壤化学性状对土壤微量元素的空间变异作用强于土壤类型、地形因子和熟制。  相似文献   

18.
苏南村镇土壤重金属空间变异性研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
土壤重金属污染日趋复杂化,通过村镇级小尺度重金属空间变异的研究,能更为精确的掌握重金属的污染状况,有助于开展更具针对性的防治措施。基于地统计学和GIS技术,研究了苏南Y镇土壤表层8种重金属含量空间变异性。结果表明:Pb、As、Hg服从正态分布,其他元素经转换后服从。其中,Ni和Cr经Johnson变换后效果较好。8种重金属元素的空间相关性及结构性变异程度由高到底的顺序为:AsPbCdNiCrHgZn,而Cu的空间相关性非常弱,在区域内具有恒定的变异。总体来看,Y镇土壤重金属污染较为严重,Ni、Cd、Hg的均值超过土壤环境质量二级标准,其他均未超标。溯源分析结果表明,Y镇土壤重金属污染以复合污染为主。污染主要来自东南部金属加工厂、纺织厂,北部化工厂、机械制造、玻璃厂及西部包装厂等工业污染源,因此应重点对这些排污企业进行整治。  相似文献   

19.
农田土壤微量元素含量的空间变异特征和影响因素   总被引:6,自引:1,他引:6  
以浙江乐清市乐成镇为研究区域,采用地统计学和地理信息系统(GIS)相结合的方法,对土壤中有效态Fe、Mn、Cu、Zn和B含量的空间变异规律及其影响因素进行研究。描述性统计结果表明,土壤中微量元素Fe、Mn、B含量属于中等变异,Cu、Zn属于强变异。描述空间变异的半方差函数分析表明,Fe、Zn和B的最适模型是球状模型,Mn为指数模型,Cu为线性模型;Fe、Mn、Zn和B的块基比均小于25%,表明具有强烈的空间相关性,Cu的块基比大于75%,表明Cu含量具有较弱的空间相关性。土壤微量元素含量空间分布总体上呈现由东部向西部递减的趋势,其中Fe、Mn和B明显表现出连续分布的特点,Cu、Zn的分布没有明显的规律。土壤类型对Mn、Cu的含量有着显著影响,水稻土中Mn、Cu的含量显著高于红壤;土壤养分和微量元素的相关性分析可知,Fe与土壤pH、OM、全氮、碱解氮以及速效钾呈极显著相关,Mn、B与pH、速效磷和速效钾之间有显著或者极显著的相关性,Cu仅与速效钾显著相关,Zn的含量受土壤养分的影响较小,没有达到显著水平。  相似文献   

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