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31.
不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究   总被引:9,自引:1,他引:9  
运用多元线性回归、泛克里格和回归克里格三种方法,结合由DEM获取的地形属性因子预测了河北省土壤有机碳密度的空间分布。多元线性回归预测的残差较大,模型对总方差的解释仅18.6%,采用泛克里格方法后,预测残差降低,预测结果的极差范围变宽,低碳密度区的局部变异得以体现,模型对总方差的解释程度提高到53%。而回归克里格方法应用后预测残差和均方根预测误差进一步降低,模型对总方差的解释程度提高到65%,回归克里格方法也能更好地反映碳密度与地形的关系以及局部变异。三种方法中回归克里格预测效果最好,泛克里格次之,而多元线性回归方法最差。  相似文献   
32.
赤峰市松山区造林以秋季为主,对影响造林的土壤冻结期,本文应用灰色灾变原理,将土壤冻结日期这一特写时区的一系列数据进行处理,构成灾变日期序列,建立GM(1,1)灾变预测模型,预测出示来土壤冻结灾变出现年份,为科学安排秋季造林时期提供了理论依据。  相似文献   
33.
松山区国有苗圃育苗 ,由于树种不同 ,收入也有差异。本文应用 Fuzzy预序分析 ,对各树种不同育苗收入进行了分析 ,从而为科学安排育苗、确定最佳方案提供了依据  相似文献   
34.
苏南典型地区土壤颗粒的空间变异特征   总被引:13,自引:1,他引:13  
在地统计学和GIS的支持下,以半方差函数为基本工具,分析了苏南典型地区耕层土壤颗粒的空间变异特征,并运用块段普通克立格法(BlockKriging)进行最优无偏线性插值,制作了不同粒径土壤颗粒的空间分布图。结果表明,研究区域不同粒径土壤颗粒在较大的范围内存在着空间相关性,砂粒和粉砂的空间相关距离达到243km,粘粒也达到81km;不同粒径土壤颗粒由结构性因素引起的空间变异性达到70%以上,反映了土壤颗粒在研究区域内具有较强的空间自相关性。Kriging插值结果更直观地反映了研究区域土壤颗粒的空间变异特征。  相似文献   
35.
中国土壤温度的空间预测研究   总被引:16,自引:2,他引:16  
土壤温度栅格数据是很多区域性宏观研究的重要基础,对离散的土壤温度数据进行空间预测分析获取空间上连续的土壤温度数据具有重要意义。本文用我国698个气象站点的年均土壤温度和年均气温数据以及数字高程模型数据,分析不同气象和地形因素对年均土壤温度的影响;根据全国各地可获取数据源的不同,分别用3组不同的影响因素为辅助变量:(1)年均气温;(2)经度、纬度和海拔;(3)年均气温、经度、纬度和海拔,采用回归克里格法预测我国年均土壤温度空间分布。结果表明年均气温、经度、纬度和海拔对年均土壤温度空间变异均有显著影响。土壤温度空间预测结果的准确性检验显示用经度、纬度和海拔预测土壤温度的精度最高,基于年均气温、经度、纬度和海拔预测的稍差,只用年均气温预测的最差。辅助变量数据的精度及其与年均土壤温度的相关性对预测效果的影响较大。  相似文献   
36.
阐述了寒地花生栽培中连续重茬、缺少有机肥、土壤板结、病虫危害诸因素造成花生烂果,提出了轮作换茬,均衡施肥,病虫害防治等综合栽培技术.  相似文献   
37.
气候因子对森林土壤有机碳影响的幅度效应研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
揭示不同幅度上气候因子对土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)影响的主控性变化,是预测未来气候变化对SOC演变趋势影响的基础。本文利用中国西南地区363个森林土壤剖面数据,基于大区、省和地级市3个幅度,研究了气候因子对森林SOC密度的影响随幅度变化的规律及不同幅度下的主控气候因子。结果表明,年均降水量与SOC密度的相关性均随着幅度的减小而减弱,而年均气温与SOC密度的相关性随幅度变化的规律不明显,有较强的区域差异。大区幅度上,SOC密度主要受年均降水量和年均气温的综合作用。省级幅度上,西藏自治区东部主控因子为年均降水量,而四川和云南两省为年均气温。地级市幅度上,各市的主控因子基本与其所属的省一致。气候因子对SOC密度变异的解释能力在大区幅度上约20%,且随着幅度的减小解释能力也逐渐减小。  相似文献   
38.
加格达奇林业局森林资源现状特点及可持续发展对策   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对加格达奇林业局2002年森林资源调查数据分析,针对其资源现状特点,以保护和发展森林资源,提出森林资源可持续发展的对策。  相似文献   
39.
运用多元线性回归、泛克里格和回归克里格三种方法,结合由DEM获取的地形属性因子预测了河北省土壤有机碳密度的空间分布.多元线性回归预测的残差较大,模型对总方差的解释仅18.6%,采用泛克里格方法后,预测残差降低,预测结果的极差范围变宽,低碳密度区的局部变异得以体现,模型对总方差的解释程度提高到53%.而回归克里格方法应用后预测残差和均方根预测误差进一步降低,模型对总方差的解释程度提高到65%,回归克里格方法也能更好地反映碳密度与地形的关系以及局部变异.三种方法中回归克里格预测效果最好,泛克里格次之,而多元线性回归方法最差.  相似文献   
40.
中国土壤温度的季节性变化及其区域分异研究   总被引:19,自引:0,他引:19  
土壤温度是重要的土壤物理性质,其区域分异和季节性变化直接影响着土壤生物的生长发育、繁殖和分布,与农业生产和生态环境紧密相关。本研究根据中国1971~2000年地面气候资料中年均和月均土壤温度、气温和降水数据,分析了我国土壤温度的季节变化及其区域分异特征,并分析了气温和降水对土壤温度的影响。研究表明,我国土壤温度的季节性变化非常明显,土壤温度从春季到夏季变化最大,20℃等温线的纬度跳跃接近25°,而由冬季到春季土壤温度的变化最为缓和。土壤温度的季节变化在不同区域之间存在显著差异;不同区域中土壤温度与气温、降水之间的相关性也各不相同,在温带区域和青藏高原区,气温是土壤温度变化的主要影响因素;在亚热带和热带湿润区土壤温度的季节变化受到气温和降水的共同作用。  相似文献   
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