土壤浸提液电导率与再生水灌溉土

为确定土壤化学性质对土壤浸提液电导率的影响程度，应用通径分析的方法研究了不同再生水灌溉次数的污灌土壤的1∶5 土水比土壤浸提液电导率（EC1∶5）与土壤化学性质各要素的关系。研究结果表明：全盐量、Cl-、Na+是影响土壤浸提液电导率的最主要因素；pH值对土壤浸提液电导率的影响很小；Ca2+、Mg2+、HCO3-、SO42-对土壤浸提液电导率的直接通径系数并不高，但是由于被其他化学性质要素的间接效应所增强，使得其对溶液电导率的间接通径系数之和较大。EC1∶5与全盐量、Cl-、Na+有很好的相关性。     

土壤浸提液电导率与再生水灌溉土壤化学性质关系的通径分析

为确定土壤化学性质对土壤浸提液电导率的影响程度，应用通径分析的方法研究了不同再生水灌溉次数的污灌土壤的1：5土水比土壤浸提液电导率（EC1：5）与土壤化学性质各要素的关系。研究结果表明：全盐量、Cl^-、Na^＋是影响土壤浸提液电导率的最主要因素；pH值对土壤浸提液电导率的影响很小；Ca^2＋、Mg^2＋、HCO3、SO4^2-对土壤浸提液电导率的直接通径系数并不高，但是由于被其他化学性质要素的间接效应所增强，使得其对溶液电导率的间接通径系数之和较大。EC1：5与全盐量、Cl^-、Na^＋有很好的相关性。     

灰色RBF网络在西湖叶绿素a预测中的应用

以西湖常规检测的水质参数数据为研究对象,对初始数据进行预处理,筛选具有代表性的水温、pH等水质参数作为网络输入变量;以Chl-a作为输出变量,建立灰色RBF神经网络,并比较它与普通RBF网络在预测精度、网络收敛速度等方面的性能。结果表明,与灰色理论相结合的灰色RBF网络表现出了比RBF神经网络更好的数据拟合能力。运用灰色RBF神经网络来预测短期内西湖水质参数变化时,其与实际值的误差较小,表明灰色RBF神经网络能够有效地模拟水体水质参数的变化趋势,可为水体富营养化趋势预测和治理提供依据。     

基于灰色关联分析-BP神经网络的冻融土壤蒸发预报模型

根据冻融期气象资料和土壤蒸发量实测资料,利用灰色关联分析与BP神经网络相结合的方法,对冻融期大田土壤蒸发量进行了模拟预报。采用灰色关联度方法分析了影响冻融土壤蒸发的9个因子的关联度,确定了降水量、日平均气温、水面蒸发量、地表土壤温度和地表土壤含水率5个主要因子,并将其作为冻融土壤蒸发量预报模型的输入层进行模拟预测。结果表明:模型预测值与实测值的平均相对误差为9.9078%,决定系数为0.93,所建模型合理可行,可较好地用于冻融土壤蒸发预报。     

基于灰色关联分析的地下水化学成分特征

依据新疆巴州水利管理处灌溉试验田内地下水水样化验数据,应用灰色关联分析与相关分析相结合的方法,分析了地下水主要成分与总硬度、总碱度、全盐、电导率及矿化度等5个指标之间的关系.结果表明,总硬度变化主要受Mg2+影响,水中HCO-3含量与总碱度关系密切,电导率主要受Na+影响,Na+与SO2-4对矿化度有较大影响.通过相关分析,发现它们之间相关性极为显著.     

氯化钾浸提法测定土壤中铵态氮含量条件研究

为优化土壤铵态氮浸提条件,采用单因素试验法,探讨样品形态、浸提液浓度、浸提温度、浸提时间对土壤铵态氮测定值的影响.试验结果表明,样品形态和浸提剂浓度对土壤铵态氮测定值有重要影响,浸提温度和浸提时间对测定值影响不显著;以新鲜土样为测定对象,在室温、浸提液浓度2.0 mol/L、浸提时间30 min的条件下,检测方法的精确度和准确度均可达到检测要求.     

基于遗传算法与RBF网络的养殖池塘溶解氧模型

在分析了工厂化水产养殖池塘溶解氧影响因素的基础上,利用RBF神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的神经网络预测模型.常规的RBF神经网络模型常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,因此,采用自适应遗传算法对RBF神经网络进行优化,模型的收敛速度明显加快.采用了养殖池塘的外部可控环境水体温度T、水流量Q、酸度(pH)以及增氧机器的转速V作为模型的输入.实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规RBF递推算法的预测精度明显提高.该方法为研制开发智能水产养殖环境监控系统以及工厂化水产养殖奠定了基础.     

基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。     

基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测

灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子.主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理.应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性.     

应用电导法实时测定磷酸氢二铵和氯化钾混合肥液浓度

[目的]通过电导率(EC)准确反应水肥一体化条件下磷酸氢二铵和氯化钾不同配比值的肥液质量浓度.[方法]测定了一定质量浓度范围(2～10 g/L)和温度范围(20～45℃)内不同磷酸氢二铵和氯化钾配比混合肥液的EC值,并基于灰色关联分析(GRA)法研究了质量浓度ρf、温度T和配比值rv对磷酸氢二铵、氯化钾混合溶液电导率的...     

时域反射仪测定高含盐土壤盐分研究

采用室内试验的方法,通过使用时域反射仪(TDR100)测定不同含盐量及不同含水率土样的电导值,与采用电导率仪测定的土壤溶液电导值及烘干法测得的含水率值进行比较。结果表明,它们之间存在显著的线性关系。并根据测定结果得到标定公式,提出使用TDR测定高含盐量土壤含盐量的方法。试验结果可为河套灌区野外测定土壤含盐量提供参考。     

果园土壤电导率适宜样本容量的影响因素研究

2005年4~7月期间利用W.E.T电导率测量仪,采用网格化取样方式对烟台农科院梨园的表层土壤(0~30cm)电导率的162个样点进行了3次取样,并对土壤电导率适宜样本容量的影响因素进行了研究。结果表明,在所考虑的置信水平和精度范围内,相对于取样间距的变化,不同取样时间土壤电导率合理采样数的变化更加明显,取样间距不同引起的合理采样数的变化幅度介于1.28%~11.36%之间,取样时间不同时合理采样数的变化幅度介于33.33%~45.67%之间。因此在研究区域内,由人为因素(施肥等)引起的土壤电导率分布状况是影响其合理取样数目的主要因素。     

基于近红外光谱信息的土壤电导率预测模型研究

利用土壤含水率与近红外光谱土壤反射率和土壤电导率三者之间的关系,以土壤含水率为中间变量,间接表达土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。土壤含水率与土壤光谱反射率存在指数关系,土壤含水率与土壤电导率存在线性关系,消除中间变量（土壤含水率）,得到土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。以土壤水分敏感波段1450nm作为研究对象,研究土壤电导率的预测模型,分别建立指数预测模型和对数预测模型,并分别对两种模型进行验证。本文实验建模集样本72个,验证集样本48个,土壤电导率对数预测模型R2达0.80,土壤电导率指数预测模型R2达0.85,预测效果均可满足农田电导率估算,但对数模型在土壤电导率较低区间预测效果不理想,因此土壤电导率指数预测模型预测效果优于对数模型的预测效果。研究结果表明,土壤光谱反射率预测土壤电导率的方案可行,并为光谱信息预测土壤电导率提供了新思路。     

基于磁感式探测的分层土壤盐分精确解译模型

为了精准解译面域尺度土壤盐分特征，有必要建立分层土壤盐分信息精确解译模型。该文应用通径分析方法，研究获得了土壤全盐量、土壤含水率、体积质量、黏粒质量分数、地下水电导率、地下水埋深等作用因子对土壤表观电导率值的方差贡献率及作用强弱排序。依据各作用因子的方差贡献率大小，结合设定的累积贡献率阀值，选取出磁感式土壤表观电导率的主导作用因子，确定为磁感式土壤盐分信息解译模型的参数体系。采用多因子及互作项逐步回归法，通过引入因子间的互作效应建立优化的基于磁感式探测的分层（0～20，＞20～60，＞60～100，＞100～160 cm）土壤盐分信息解译模型。验证结果表明，模型解译误差基本在10%以内，达到了较高精度水平。     

基于EM38-MK2的滨海土壤电导率精确解译模型

以黄河三角洲为研究对象,通过土壤样品分层采集进行室内分析获得土壤电导率(1∶5)及采用EM38-MK2在采样点测量水平和垂直模式下土壤表观电导率,应用回归及多元逐步回归模拟分析的方法,研究土壤表观电导率与不同深度土层土壤电导率的相关性,并进行精度验证,以获得基于新型电磁感应仪的不同剖面深度处土壤电导率精确解译模型,实现区域尺度土壤盐分在不同剖面深度处空间分布格局快速评定.研究结果表明:多模式下测定的土壤表观电导率与不同土层土壤电导率呈现不同程度的显著性相关;联合多模式下土壤表观电导率解译土壤电导率的精度高于单一模式;表层土壤电导率协同土壤表观电导率可以提高亚表层及底层土壤电导率的预测精度.本研究可以为快速调查土壤盐渍化及盐渍土改良与利用提供思路,以节约成本和提高效率.     

EC-5土壤水分传感器温度影响机理及补偿方法研究

针对EC-5传感器温度实验中出现的两种截然不同现象,根据温度对土壤介电常数和电导率影响的机理分析,建立土壤水分传感器测试结果随温度变化的理论模型。通过对模型的仿真分析发现,EC-5传感器测得的土壤水分含量随温度变化的趋势与土壤电导率密切相关。利用最小二乘支持向量机对传感器的温度实验数据建立补偿函数并提出相应补偿算法,有效地抵消了温度变化造成的传感器测试误差。     

土壤水盐空间异质性及尺度效应的多重分形

为了揭示研究区域林地内土壤含水率和电导率的空间分布特征及尺度效应,利用多重分形方法,对杨凌一林地内不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性进行了研究。结果表明：3种采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性都分别随平均含水率和电导率的增大而减弱。随采样面积的增大,平均含水率和电导率较高时,土壤含水率的空间异质性趋于增强,土壤电导率的尺度效应不明显;平均含水率和电导率较低时,土壤含水率和电导率的空间分布都存在明显的斑块结构。不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的多重分形谱的形态有所差异,表明引起他们空间异质性的信息有所不同。多重分形分析能揭示出较多的采样林地内土壤含水率和电导率分布的局部信息。     

利用电容式传感器连续监测土壤硝态氮质量分数的试验研究

通过室内和田间试验,研究土壤硝态氮质量分数与电容式传感器监测的土壤电导率、含水率和温度的定量关系。在室内以NH4NO3分析纯为溶质,进行了溶液质量浓度0～10g/L的7次土柱试验;在2009年和2010年春玉米生育期内监测了不同滴灌水量条件下土壤电导率、含水率和温度动态变化。结果表明,土壤电导率能较好的反映土壤硝态氮质量分数的变化;土壤硝态氮质量分数与电导率、含水率和温度之间的关系可用二次多项式描述,且3个土壤参数对土壤硝态氮质量分数的影响均达到了极显著水平(P≤0.01);由于回归模型的拟合精度受土壤初始养分盐分质量分数及空间变异等因素的影响,为获得较高的预测精度,应进行田间标定。     

Comparison and sensitivity of measurement techniques for spatial distribution of soil salinity

In Khorezm, a district of Uzbekistan situated in the Aral Sea Basin, soil salinization is an important driver of soil degradation in irrigated agriculture. The main objective of this study was to identify techniques that enable rapid estimation of soil salinity. Therefore, bulk electrical conductivity of the soil (EC_a-meas) was measured with three different devices (2P, 4P, and CM-138) and electrical conductivity of the soil paste (EC_p-meas) was measured with the so-called 2XP device. These measurements were compared with independent estimates of EC_a-calc and EC_p-calc based on laboratory measurements of the saturated extract, EC_e, of soil samples from the same sites. Soil salinity could be assessed satisfactorily with all four devices. EC_p-meas could be well reproduced by the 2XP device (R ² = 0.76), whereas EC_a-meas estimates using 2P, 4P, and CM-138 in the field were less accurate (R ² < 0.50). The sensitivity of all devices to the main ions Cl⁻ and Ca^{2 +} suggests that the measuring principles are similar for all instruments. The devices can therefore be used interchangeably. Field assessment of soil salinity was considerably enhanced by the use of CM-138, because large areas can be quickly assessed, which may be desirable in spite of the lower accuracy.     

Models for estimating capillary rise in a heavy clay soil with a saline shallow water table

Summary Shallow saline water tables underlie large areas of the clay soils in the Murray basin of Australia. Accurate estimation of capillary rise is important in formulating management strategies to avoid degradation of such soils. Measured capillary rise from a saline water table was compared with capillary rise estimated by three mathematical models of varying complexity and input requirement. A quasi steady state analytical model (QS-SAM), a transient state analytical model (TSAM) and a numerical model (NM) were used. An undisturbed heavy clay soil core of 0.75 m diameter and 1.4m deep was subjected to a static saline water table at 1.2 m from the surface. A wheat crop was grown on the core and the weekly capillary rise from the water table was measured. The electrical conductivity of a 1:2 soil: water extract was determined at 0.15 m depth intervals before and 21 weeks after the introduction of the saline water table. The QSSAM did not satisfactorily estimate the initial wetting of the subsoil and the estimated capillary rise was considerably lower than the measured values. Capillary rise estimated by the TSAM was reasonably close to the measured values, but the weekly rates fluctuated considerably. The NM estimated capillary rise quite satisfactorily throughout the experiment. Except near the soil surface, the electrical conductivity values estimated by the NM were close to the measured values. For estimating total capillary rise over large areas, the TSAM is preferred over the NM because of its fewer input requirements and shorter execution time.