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为深入了解不同土地利用方式下土壤养分水平的差异及施肥和管理中存在的问题,选取陕西省周至县农耕区为研究区域,采用地统计分析和GIS相结合的方法,研究了猕猴桃园和小麦—玉米轮作田两种不同土地利用类型下土壤养分含量、养分相关性、空间变异特征及其分布格局。结果表明:猕猴桃园有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种养分含量分别为:(19.55±3.13)g·kg~(~(-1)),(80.58±14.69)mg·kg~(~(-1)),(23.37±6.09)mg·kg~(~(-1)),(102.79±12.74)mg·kg~(~(-1)),pH值为7.32±0.49;小麦—玉米农田有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种养分含量分别为:(19.43±2.63)g·kg~(~(-1)),(78.80±11.39)mg·kg~(~(-1)),(24.83±6.06)mg·kg~(~(-1)),(95.03±11.75)mg·kg~(~(-1)),pH值为7.41±0.58。猕猴桃园土壤有机质、碱解氮和速效钾含量均高于小麦—玉米农田,仅有效磷含量比小麦—玉米农田偏低。研究区主要养分要素的变异系数都处于10%~100%,属于中等空间变异性。在猕猴桃园中,有机质、碱解氮、有效磷、速效钾两两之间均呈极显著或显著正相关;在小麦—玉米农田,pH值与有机质表现出显著负相关。研究区土壤有效磷含量较为丰富,碱解氮含量处于中等偏高水平,有机质含量处于中等偏低水平,而速效钾含量总体缺乏。整体上猕猴桃园比小麦—玉米农田养分水平高,这主要与不同的田间管理和施肥状况有关。因此,今后应采取维持氮肥、控制磷肥、增加钾肥的措施,并十分重视有机肥的使用。此外,针对不同土地利用类型和土壤肥力状况进行分区培肥管理,普及科学施肥,提高肥料利用效率也是提升土壤肥力水平的重要措施。 相似文献
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基于云模型的西安市蔬菜区土壤肥力综合评价 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤肥力对于维持农作物生长和保障土地生产力具有重要意义。为综合考虑土壤肥力评价中的模糊性和随机性,引入云模型对西安市蔬菜区土壤肥力状况进行综合评价,选取pH值、有机质、碱解氮、有效磷和速效钾为评价指标,运用主成分分析确定权重,利用逆向云、正向云算法获得每个指标的云模型;根据单指标云模型特征值和权重值,结合综合云算法得到土壤肥力综合评价云模型。结果表明:西安市蔬菜区土壤养分总体上属于中等偏高水平,有效磷、速效钾含量偏高,碱解氮含量适中。土壤有机质是土壤肥力的首要限制因素,在实际生产过程中应注意增施有机肥,高磷、高钾地区应限制磷肥、钾肥的使用,按需施用氮肥。科学评价土壤肥力有助于更加准确地掌握土壤特性和养分状况,精准施肥,维持土壤养分平衡,提高土壤质量。 相似文献
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礼泉县苹果园土壤养分空间变异特征及综合评价 总被引:2,自引:1,他引:2
以陕西省礼泉县苹果园为研究区,基于地统计学研究果园土壤养分的空间变异特征,并采用改进TOPSIS和GIS实现对土壤养分空间定量化评价。结果表明:(1)研究区土壤属性空间分布不均和呈弱、中等变异,其由高到低的排序为有效磷速效钾碱解氮SOMpH;(2)pH、SOM、碱解氮、有效磷和速效钾的最优变异函数拟合模型分别为指数、指数、高斯、球状和球状,土壤酸碱性的基台效应值小,呈强烈空间相关性,主要由结构性因素引起空间异质,4项土壤养分指标均呈中等空间相关性,空间变异是由随机性因素和结构性因素共同作用的结果;(3)研究区土壤养分综合指数的大致空间分布格局:烽火-史德镇一带和昭陵-石潭镇一线分别向西北降低,土壤养分等级高的地区多处于河谷平原和黄土台塬的南部。从高到低养分等级面积比例为8.581∶22.406∶30.213∶26.482∶12.317。中等及偏下的养分等级占全区的69.013%,主要有南坊、叱干、建陵、城关和烟霞镇等地区。研究区土壤养分等级总体属于中等及偏下,主要分布在研究区的北部和中南部。研究结果为掌握苹果园的养分丰缺状况、变异机理、空间分布和为其精准施肥提供了科学依据。 相似文献
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基于随机森林的农耕区土壤有机质空间分布预测 总被引:3,自引:0,他引:3
以陕西省周至县农耕区为研究区,采集192个土壤样品,通过随机森林模型(random forest, RF)对土壤有机质含量进行回归预测,通过29个(15%)独立验证点对预测结果进行精度验证,并与普通克里格(ordinary kriging,OK)和协同克里格(cokriging,COK)插值结果进行对比分析。结果表明,研究区土壤有机质含量在训练集和验证集中均属于中等变异性,含量处于中等偏低水平,大致表现为中、南部黑河东岸土壤有机质含量相对较高,东北部渭河沿岸含量较低。对变量重要性进行排序,影响研究区土壤有机质的主要因素为数字高程(DEM)和降水量。与OK、COK相比, RF对土壤有机质的预测值和实测值的相关系数(0.782)更高,而平均绝对误差(0.618 g·kg-1)和均方根误差(2.062 g·kg-1)更低,说明RF能够更精确地反映局部土壤有机质含量的空间变化信息。 相似文献
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西安市蔬菜种植区土壤属性的空间变异与肥力适宜性 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的]对西安市蔬菜区土壤属性空间变异与肥力适宜性进行评价,为相关部门土壤培肥和蔬菜种植提供决策依据。[方法]选择与蔬菜生长密切相关的土壤pH值、电导率、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾六个指标,利用半变异函数进行空间变异分析,应用模糊综合法计算土壤肥力适宜性指数(SFI),对SFI进行Kriging插值,采用等间距法划分等级,并对土壤肥力进行综合评价。[结果]半变异函数能较好的拟合蔬菜区土壤空间变异特征,人为施肥成为影响土壤电导率、碱解氮空间变异的主要因素,土壤pH值和其他养分则同时受到结构性因素和随机性因素的作用。[结论]西安市蔬菜区土壤肥力适宜性处于中等较好水平,限制蔬菜生长的主要因素是土壤有机质和碱解氮含量。临潼区东南部,鄠邑区、周至县北部地区以及长安区和鄠邑区北部交界处蔬菜区土壤肥力有待提高,菜农需要采取措施提高土壤有机质含量和补施氮肥。 相似文献
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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 总被引:5,自引:4,他引:5
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。 相似文献
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基于能值分析和城市复合生态系统的理论和方法,从生态环境系统和社会经济系统两方面,对西安市的灞桥区、雁塔区和未央区3个发展核心区2014年的基础数据进行了能值分析,并进行了生态健康评价,以期为研究区可持续发展提供合理的建议和科学依据。通过PSR模型建立了研究区生态系统健康评价指标体系,采用单因子评价模型评价了系统健康指标,运用层次分析法对单项指标进行赋权重,最后用多因子综合评价来衡量了3个发展核心区的生态健康程度。结果表明:灞桥区、雁塔区和未央区的生态健康指数分别为0.704,0.402,0.705,灞桥区生态环境现状较好,但对于不可更新资源的使用较为依赖,不利于该地区的可持续发展,应当有效利用本地资源;雁塔区社会经济发展较好,但实际人口为人口承载量的1.99倍,人为因素的干扰对雁塔区的生态环境有很大影响,该区社会经济发展主要依赖外部输入资源;未央区新型工业园区的建设将绿化与工业生产结合起来,但该区以第二产业为主,依然消耗大量不可再生资源,产生的工业"三废"污染环境,社会经济的发展主要以消耗本地能源为主。 相似文献
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