苹果主产区土壤养分空间分布特征及其影响因素——以陕西省礼泉县为例

客观、定量化分析土壤养分空间异质性及其影响因素,可为作物精准施肥提供科学依据。本研究以陕西省礼泉县苹果产区为研究区,基于“S”形的样点布设法采集果园0~40 cm土层的土壤样品,运用地统计学和GIS研究了土壤有机质、碱解氮、速效钾和有效磷4种养分的预测精度,并通过交叉验证和相对预测误差确定最优预测模型,绘制果园土壤养分空间分布图,综合分析土壤养分空间分布特征,及结合相关性分析和多元线性回归分析,探讨土壤养分的影响因素及其权重。结果表明:1在最佳变异函数理论模型下,普通克里格法对果区土壤碱解氮的预测精度高,协同克里格对其他3种养分的预测精度高。2土壤有机质的空间分布格局是由骏马-阡东和建陵-昭陵一带向中部递减;赵镇至史德镇的东部为碱解氮的高值区,分别向东、北和西南递减;速效钾的高值区主要分布在研究区南部,北部大多数地区钾含量偏低;有效磷的高值区分布在烽火和骏马镇、石潭-昭陵镇一线。3有机质与地形因子具有显著相关性,碱解氮受NDVI、土壤类型和地形因子的影响,速效钾与当地坡度、坡向具有显著相关性,但有效磷与三大类因子的相关性不显著。     

土壤特性空间变异性研究

在R环境中以半方差函数和克里格插值为基础,对镇江市瑞京园种植区土壤的pH值、有效钾、硝态氮和铵态氮含量进行了空间变异性研究,并绘制了空间分布图。对于使用R语言进行土壤空间变异分析具有一定的理论和实践意义。     

应用广义回归神经网络进行土壤空间变异研究

对土壤性质空间变异的充分了解,是土壤养分管理和合理施肥的基础。90年代以来,随着发达国家精确农业技术的开展,土壤特性的空间变异和空间插值技术研究得到众多农学家和土壤科学工作者的关注和重视[1,2 ] 。由法国学者Matheron于2 0世纪6 0年代建立起来的地统计学(Geostatistic     

结合不同辅助信息的耕地土壤有机质空间插值方法研究

耕地土壤有机质与耕地质量息息相关,其空间分布受人为因素和自然因素的双重影响.为提高空间插值模型预测精度,以福建省漳州市华安县为例,采用结合坡度、海拔高度、土地利用辅助信息的空间插值技术,探究最适合该区域的空间插值模型.结果表明:华安县耕地土壤有机质平均含量23.5 g/kg,属中等水平,变异系数为30.8％,属中等性变...     

基于GIS的大比例尺度土壤空间变异特性与插值方法

为了提高土壤信息特征的空间分布精度,推动土壤的定量化研究及精准农业的实施,为提高大比例尺度土壤信息特征的空间分布精度提供技术支持.利用地统计学的原理和方法,结合GIS技术对土壤养分的空间变异特性进行了分析和比较,根据旱地和水田中各土壤养分元素的不同空间变异特性选出最优插值方法.结果表明:试验区水田、旱地的有效磷块金值与基台值比值分别为0.802 7和0.749 9,空间变异相关性很弱,其他养分指标的块金值与基台值比值在0.444 1～0.684 8,具有中等的空间相关性;大比例尺度下水田与旱地的最优插值方法均为普通克里格法.     

黄河三角洲地区典型地块土壤盐分空间变异特征研究

针对目前黄河三角洲地区存在的土壤盐渍化问题,以黄河三角洲地区典型地块为研究区,运用经典统计学和地统计学相结合的方法研究了不同深度土层盐分含量的空间变异特征,绘制了各土层盐分的随机性和结构性的半方差图以及空间分布图。结果表明：受内在因子和外在因子的共同作用,各土层含盐量均具有中等的变异强度和空间自相关性,自相关距差异不大。Kriging插值结果表明,研究区内各土层含盐量的空间分布表现为条带状和斑块状分布。微地形和气候条件是影响表层土壤盐分空间变化的主要因素,地下水性质是影响深层土壤盐分空间分布的主要因素。该研究为黄河三角洲地区盐渍化土壤的分区、改良、管理和合理利用提供了理论基础和参考依据。     

环境因子对四子王旗荒漠草原土壤速效磷分布的影响

荒漠草原区主要位于我国北方生态安全屏障的核心区域,有着极其特殊的价值,明确土壤磷含量和空间分布对土壤资源管理和利用具有重要意义.本文以四子王旗为研究区,通过野外调查采样以及室内分析,对土壤速效磷含量进行描述性统计分析,应用普通克里金插值方法对速效磷进行空间插值,采用相关性分析和逐步回归分析探讨速效磷空间分布的影响因素....     

常数相对风险厌恶多单位拍卖的比较静态与定价结构

传统的H∞鲁棒控制器通常都是基于线性矩阵不等式求解的,因此阶次较高,不利于实现,而基于Nevanlinna-Pick插值的H∞鲁棒控制器设计方法能够有效的解决这一问题。本文提出一种改进的同伦算法用于求解控制器设计过程中出现的非线性方程,避免了经典同伦法中逆矩阵的求解。针对某一跟踪系统设计基于Nevanlinna-Pick插值的H∞鲁棒控制器,通过阶跃响应和正弦信号的跟踪响应可以看出,与高阶超前滞后校正环节相比,前者构成闭环系统的跟踪精度要比后者的控制精度高,且具有较强的鲁棒稳定性。     

基于RBF神经网络的土壤有机质空间变异研究方法

通过研究土壤性质的空间变异和空间插值方法,快速准确获取土壤性质的空间分布是精确农业和环境保护的基础。该文以四川眉山一块约40 km2的区域为试验区,采集表层土壤（0～20 cm）样点80个,利用径向基函数(RBF)神经网络建立空间坐标和邻近样点与土壤有机质间的非线性映射关系（RBF2）,模拟土壤有机质的空间分布。与普通克里法（OK）和仅以坐标为网络输入的神经网络方法（RBF1）相比,RBF2的插值精度有显著的提高;相同样点密度下其相对预测误差分别较OK和RBF1减小了9.87%、1.97%（样本A）和13.09%、2.36%（样本B）;即使样点数减半的情况下RBF2的相对预测误差也分别较OK和RBF1减小了10.23%和2.33%,并且插值图差异相对较小,可以更好地反映土壤有机质空间分布的异质性。因此,利用以坐标和邻近样点为输入的神经网络方法可以相对准确、快速地获取区域土壤性质空间分布的异质性信息。     

基于范畴型变量和贝叶斯最大熵的土壤有机质空间预测

选取湖北省沙洋县为研究区域,以土壤质地与土壤有机质定量关系为辅助信息,利用贝叶斯最大熵(BME)方法对沙洋县土壤有机质含量进行空间预测,并与以土壤质地和土壤全氮为辅助变量的协同克里格方法预测结果精度作对照,探讨两种方法的预测效果。结果表明,协同克里格方法和BME方法均能较好反映研究区有机质空间分布特征。在辅助变量与土壤养分存在显著相关性条件下,BME方法能更好地利用范畴型变量等多种类型辅助信息。比较极值误差范围、平均绝对误差、均方根误差等方面,BME方法在土壤属性空间预测方面具有更高精度,且能有效降低数据获取成本和难度,在县域尺度土壤属性空间预测上具有更大优势。