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为探究全球气候变暖对东北农田黑土氮、磷有效性的影响,该研究以东北农田黑土为研究对象,采用红外辐射增温技术模拟气候变暖(增温5 ℃),将样地分为增温组(W)和对照组(C)来进行野外原位试验,通过测定土壤温度、土壤湿度、冻融循环次数、积雪厚度、冻结深度、铵态氮(ammonium N,${\rm{NH}}_4^+-{\rm{N}}$)、硝态氮(nitrate N,${\rm{NO}}_{3}^{-}-{\rm{N}}$)、全氮(total N,TN)、微生物量氮(microbial biomass N,MBN)、速效磷(available P,AP)、全磷(total P,TP)浓度,分析不同指标在冬季增温下的动态变化过程及其响应。结果表明:冬季增温显著提升土壤温度和含水率,进而增加土壤的冻融循环次数,并且减少了土壤积雪深度和冻结深度,使冻结时间点延后和融化时间点提前。增温组土壤相较于对照组,经过整个冬季后,土壤${\rm{NH}}_4^+ -{\rm{N}}$、${\rm{NO}}_{3}^{-}-{\rm{N}}$、TN、MBN和TP浓度分别降低126.38%、146.98%、51.23%、21.48%和12.61%, AP浓度提升了25.54%(P<0.05)。在冬季增温过程中,各时期土壤温度的提升会对土壤有效养分产生显著影响,导致在融化期氮素大量的流失。研究结果可为后续春季合理高效施肥,改善东北农田土壤质量提供理论基础。 相似文献
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为探究SHAW(Simultaneous heat and water)模型中输入参数不确定性在模拟积雪覆盖条件下土壤热过程中对输出结果造成的影响以及关键影响因素,以松嫩平原黑土区东北农业大学试验场为研究区域,运用SHAW模型模拟积雪覆盖条件下6个不同深度土层热过程动态变化情况,并结合拉丁超立方取样(Latinhypercubesampling,LHS)方法,采用标准秩逐步回归探究参数不确定性对土壤冻结深度和温度输出不确定性的影响。结果表明:SHAW模型能够反映土壤冻融规律,6个深度土层温度的模拟值与实测值平均绝对误差小于2℃,选取的参数对土壤温度的输出敏感性较弱,而初始积雪厚度对土壤冻结深度的输出起主导作用。总体而言,SHAW模型基于LHS抽样和标准秩逐步回归方法可用于模拟积雪覆盖条件下土壤热过程模拟研究。 相似文献
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