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11.
海晏县麦类作物杂草繁多,是制约海晏县麦类作物增产的主要因素之一,而麦道是一种杀草谱广,用量少,持效期适中,适用期宽,灭草后增产显著的超高效除草剂。2006年经试验结果证明,海晏县在青稞、小麦田使用麦道除草剂,平均防效达92%以上,并对青稞、小麦较安全,是目前农民较喜欢的除草剂。 相似文献
12.
基于模糊集理论提取土壤—地形定量关系及制图应用 总被引:8,自引:1,他引:8
通过对研究区地形因子的模糊聚类,提取了地形因子组合与特定土壤属性的定量隶属度关系,然后对隶属度高值区土壤进行目的性采样为隶属度函数赋值,制作研究区土层厚度连续分布图。通过野外实地验证,将观测值与图中预测值比较,结果显示该方法制图精度在82%左右,具有一定的可靠性。进一步考察认为该模型在地形部位较低,地势较为平坦,土壤发育较好,土层较厚,成土环境相对稳定的地区预测效果更好,适用性更强。该方法能提高土壤制图效率,降低制图成本,提高制图精度,对土壤微域变异的表现更为详细,图面信息负载量更高。应用该方法制作大比例尺土壤详图不失为土壤调查与制图领域一种可行的新方法。 相似文献
13.
高寒山区地形序列土壤有机碳和无机碳垂直分布特征及其影响因素 总被引:4,自引:0,他引:4
地形、生物气候条件具有明显差异的青藏高原约占我国陆地面积的五分之一,开展该地区土壤有机碳和无机碳分布特征的研究对于理解青藏高原土壤碳循环过程与陆地碳库的精确预测以及应对全球气候变化具有重要意义。研究选取位于祁连山中段的阴、阳坡地形序列土壤,分析了不同坡向间以及同一坡向内随海拔高度变化土壤有机碳和无机碳的垂直分布特征及其影响因素。结果表明:阴、阳坡有机碳含量均随土壤深度增加而下降,但阳坡下降的速率(66%~91%)明显高于阴坡(31%~77%);阴坡土壤中碳酸钙基本淋失,通体无机碳含量较低(5.0 g kg-1),阳坡B层土壤无机碳含量是A层的2倍,表现为明显富集。阴坡和阳坡1 m土体总碳密度相当(分别为16.1~33.9 kg m-2和11.8~32.8 kg m-2),其中,阴坡以有机碳为主(占总碳密度的82%~99%),而阳坡有机碳和无机碳密度变化均较大(分别占总碳密度的27%~81%和19%~73%)。因此,坡向是影响高寒山区土壤碳垂直分布和组成的重要因素。此外,降雨量和植被类型对地形序列土壤有机碳和无机碳含量的空间变异也具有重要影响:降雨量每增加1 mm,表层(0~20 cm)土壤有机碳含量增加0.4 g kg-1,而淀积层(40~80 cm)土壤无机碳含量下降0.2 g kg-1;植被类型在一定程度上影响了土壤有机碳的富集程度。本研究揭示了青藏高寒山区土壤碳循环及其碳库预测应充分考虑微地形对坡面尺度下土壤碳垂直分布、碳库组成和空间变异的影响。 相似文献
14.
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18.
P.Barré等认为温带地区自然土壤中,由于植物根系将下层土壤中的钾和硅向上搬运,减缓了上层土壤中伊利石类矿物(混层伊利石/蒙皂石+伊利石)脱钾和脱硅过程,致使其长时间地存在较多的伊利石类矿物。本文旨在了解热带地区土壤中这一假设是否也存在,以海南琼北地区发育于由不同年代火山喷发形成的玄武岩所构成的时间序列土壤(1×104a,(9.0±2.0)×104a,(14.6±0.9)×104a,64×104a,(133±18)×104a,(181±8)×104a)为对象,利用X-射线衍射(XRD)技术分析了其黏土矿物的变化情况,结合土壤钾、硅、活性硅的分析结果,发现伊利石类矿物仅存在于(133±18)×104a以前的土壤中,表层土壤中钾和硅的含量高于下层的土壤,活性硅含量随成土年龄而降低。为此,我们认为:P.Barré假设在热带土壤形成发育过程中,在具有一定的生物复钾和复硅条件下,在成土初期也会存在,但最终会由于土壤强烈的脱钾和脱硅作用而逐步消失。 相似文献
19.
DEM栅格分辨率对多元线性土壤—景观模型及其制图应用的影响 总被引:7,自引:1,他引:6
以亚热带丘陵地区为对象,以该区4 km×3 km的5 m、10 m、15 m、20 m、25 m、30 m数字高程模型(DEM)为基础,建立多元线性土壤景观模型,并应用该模型预测研究区内土壤表层有机质含量分布,进而比较不同分辨率DEM中土壤景观模型及其预测制图的精度。结果表明:在本研究区11 km2范围内,随着DEM栅格分辨率降低,坡度、曲率、比汇水面积(对数)频度均表现出了向其中值区集中的趋势;地形因子的这一变化规律对土壤景观模型的影响较小,例如模型的变量、变量系数及R2在不同分辨率DEM中的差异很小;但地形因子的这一变化规律对模型预测制图的精度具有较大影响,各项指标均说明,模型在10~25 m DEM中的制图精度较高,而在更高分辨率(5 m)或更低分辨率(30 m)DEM中较低。本研究结果对其他亚热带丘陵地区具有一定的指示意义。 相似文献
20.
青海省表层土壤属性数字制图 总被引:7,自引:1,他引:6
对于土壤景观复杂的大区域,样点往往较为稀疏,如何准确地进行土壤预测制图仍是一个需要研究的问题。本文以青海省为研究区,基于近年采集205个土系调查点数据,采用随机森林模型,分别建立了表层(0~20 cm)土壤全氮、有机碳、粉粒含量和pH四个基本土壤属性与环境协同变量(海拔、坡度、地形湿度指数、年降水量、年平均气温、归一化植被指数、地表温度和地表反射率)之间的定量关系模型,对该地区进行了土壤多要素预测制图,分析了影响土壤空间变异的控制性因素。交叉验证结果显示,全氮、有机碳、粉粒含量和pH的R~2分别是0.61、0.53、0.47和0.54,这说明随机森林模型可解释47%以上的土壤空间变异。表层土壤全氮和有机碳空间分布趋势东南高,西北低,pH呈现出相反的空间模式;粉粒含量东高西低,预测结果高值出现在柴达木盆地和南部玉树、果洛地区。环境变量的重要性分析表明,年降水量对表层土壤全氮、有机碳、pH空间分布模式具有控制性影响,夜间地表温度与表层土壤粉粒含量空间变异具有较强的协同关系。 相似文献