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61.
基于时间稳定性和降维因子分析的土壤水分监测优化 总被引:2,自引:0,他引:2
以南京市高淳区青山茶场中相邻的茶园和竹林坡地为研究区,对研究区土壤水分进行长期定点监测。基于土壤水分时间稳定性,结合因子分析选取典型样点组合,采用多元线性回归模型构建各监测点土壤水与典型样点间的数量关系。通过典型样点预测各监测点土壤水分,并检验预测结果,以期通过少数样点的监测来反映研究区的整体概况,优化研究区土壤水分监测。结果表明:在茶园仅监测7个点时,验证期RMSE小于1.5 cm3/cm3;竹林仅监测5个样点时,验证期RMSE小于1.7 cm3/cm3,模型能很好地预测研究区各样点土壤水分,为优化土壤水监测、减少野外工作量提供了理论依据。不同土地利用方式、不同深度处土壤水分分布特征存在显著差异;竹林土壤水分具有较强的时间稳定性,土壤水分的空间自相关性较茶园强;30 cm深处比10 cm深处土壤水分具有更稳定的空间分布结构。 相似文献
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【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳(SOC)精度的影响。【方法】以江西省为研究区,490个土壤样本为研究对象,对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样(CARS)算法筛选特征波段,并采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、反向传播神经网络(BPNN)4种模型,对比不同土壤类型下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。进而,还对比了全局校准和分层校准下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。【结果】(1)红壤筛选的特征波段为484、683—714和2 219—2 227 nm,水稻土筛选的特征波段为484、689—702和2 146—2 156 nm。红壤采用CARS-BPNN模型预测效果最佳(R 2=0.82),较全波段建模验证集R 2提升0.07。水稻土采用CARS-RF模型预测效果最佳(R 2=0.83),较全波段建模验证集R 2提升0.13。(2)在总体样本上,分层校准相比全局校准精度有所提升。采用CARS-BPNN进行分层校准预测效果最佳(R 2=0.82),较全局校准验证集R 2提升0.06。【结论】采用CARS-BPNN进行分层校准能够较好地预测江西省土壤有机碳含量,本研究可为其他类似地区预测土壤属性提供科学依据。 相似文献
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河西绿洲灌区玉米间作绿肥根茬还田的氮肥减施效应 总被引:1,自引:0,他引:1
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基于气象因子的长三角地区农田站点土壤水分时间序列预测 总被引:2,自引:1,他引:1
以长三角3省1市为研究区,旨在构建长三角地区土壤水分长时间序列,为农业生产和遥感算法提供数据支撑。研究基于空间匹配的站点土壤水分数据和气象数据,利用主成分分析得到4个有效主成分作为线性回归和BP神经网络模型的输入因子,建立土壤水分与气象因子间的定量关系,并评估所构建模型的精度。结果表明,基于全部站点数据建立的单一BP神经网络模型优于单一线性回归模型。单一线性回归模型的R 2=0.34,RMSE=0.046 m3/m3,MAE=3.67%;而单一BP神经网络模型的训练、验证和测试3个数据集的R 2均在0.64以上,RMSE<0.043 m3/m3,MAE低于3.4%。根据逐个站点分别构建分站点的BP神经网络模型,其总体精度高于基于全部站点数据构建的单一BP神经网络模型。分站点构建的BP神经网络模型的总体精度方面,3个数据集的R 2均值在0.75以上,RMSE<0.039 m3/m3,MAE低于3%。通过对逐个站点分别构建BP神经网络模型,获得了精度较高、较稳定的土壤水分拟合结果。 相似文献
69.
贵州省降雨侵蚀力时空变化特征研究 总被引:7,自引:0,他引:7
降雨侵蚀力是区域土壤侵蚀状况定量化的首要因子,反映了区域降雨对土壤侵蚀的潜在作用.贵州省地处喀斯特强烈发育地区,水土流失极为严重.利用罗甸小区降雨过程资料及相应的土壤流失量资料,得出贵州省降雨侵蚀力指标的最佳组合为EI30;采用回归分析得出降雨侵蚀力的简易算法为:R=2.0354P1.2159+45.5649.利用264个站点1956-2000年的月降雨量、多年平均降雨量资料得出各站点降雨侵蚀力,并采用Kriging方法进行插值,得到降雨侵蚀力的空间分布图.结果表明:贵州省降雨侵蚀力的空间变化表现为由南向北递减的趋势.按照月降雨侵蚀力的分布状况,将贵州省全年划分为干季和湿季两个阶段,其中湿季降雨侵蚀力约占多年平均降雨侵蚀力的57%.总体而言,近年来贵州省的降雨侵蚀力变化不明显,但仍不能排除个别区域有增高的趋势. 相似文献
70.
[目的]出于对天目湖流域水环境保护的需要,揭示施肥对茶叶品质和土壤氮磷淋失的影响机制,遴选流域内茶园最佳施肥模式,进而为天目湖流域面源污染治理提供理论支撑。[方法]基于长期定位试验,考虑了两种施肥方式(传统复合肥CF和优化缓释肥OF),并设置了CF/OF1(214.73,74.26 kg/hm2),CF/OF2(245.40,84.86 kg/hm2),CF/OF3(306.75,106.08 kg/hm2)和CF/OF4(368.10,127.30 kg/hm2)4个氮磷施用水平,以探讨其对天目湖茶园土壤氮磷淋失浓度和茶叶品质的影响。[结果]在同等施肥水平下,相较于CF处理,基于OF的茶园土壤溶解性总氮、硝态氮、溶解性总磷和正磷酸盐淋失浓度分别减少40.22%~82.31%,44.86%~62.39%,26.67%~96.36%和20.00%~97.29%;不同施肥水平和方式对茶叶水浸出物含量的影响很小(变化范... 相似文献