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塿土堆垫层是关中农民长期农业生产过程中施用土粪并经耕作熟化形成的,其厚度可以表征塿土肥力水平,也能够反映人为活动对成土过程作用的强弱。开展塿土堆垫层厚度调查及其自然与人为影响因素分析,可为塿土养分保蓄及分类提供科学依据。本文在关中塿土分布区布设5 km × 5 km网格样点,调查了273个塿土剖面堆垫层厚度并分析其空间分布特征;同时选取13个影响因子分析堆垫层厚度与自然及人为因素的相关性,并运用随机森林算法对各影响因素进行重要性排序。结果表明:关中地区塿土堆垫层厚度总体范围在14 ~ 130 cm,平均厚度为55 cm;其变异系数为34.28%,属中等变异程度;堆垫层厚度在东部的韩城、合阳和澄城(60 ~ 80 cm占优)一带及西部的陈仓、岐山和武功(60 ~ 70 cm占优)一带相对较高;堆垫层厚度与经纬度呈显著正相关,与坡度、温度和湿度呈显著负相关;堆垫层厚度与人口数量的增加呈正比,与人均耕地面积的减少呈反比;堆垫层厚度的最大值多出现在距离河流9 ~ 13 km范围中。本研究所筛选的13个影响因子对塿土堆垫层厚度的综合解释能力为64.36%,其重要性排序结果显示人均耕地面积变化对塿土堆垫层厚度的影响最为显著,其次为人口数量变化。关中地区塿土堆垫层厚度呈现东西较高中部稍低且高值点零星分布特点,堆垫层的形成与分布受“五大成土因素”以外的人为因素影响更为深刻,尤其是在近百年来随生产力的发展其影响力逐渐增强。  相似文献   
2.
结合SPA和PLS法提高冬小麦冠层全氮高光谱估算的精确度   总被引:3,自引:1,他引:2  
【目的】 冠层高光谱全波段信息可以在小麦拔节期快速无损地估算叶片的氮含量。本研究结合连续投影算法 (SPA) 和偏最小二乘 (PLS) 技术,筛选了冬小麦拔节期冠层光谱对叶片氮含量的敏感特征波段,以期为冬小麦关键生育期氮素含量的遥感估算提供理论依据和技术支持。 【方法】 以陕西关中地区2015—2016年冬小麦小区试验为基础,基于连续投影算法 (SPA) 提取冬小麦叶片全氮含量的冠层光谱敏感波段,并结合偏最小二乘 (PLS) 回归法建立基于敏感特征波段的冬小麦拔节期叶片氮含量估算模型。 【结果】 SPA算法从冬小麦338~2510 nm的冠层光谱中优选出了1985 nm、2474 nm、1751 nm、1916 nm、2507 nm、1955 nm、2465 nm和344 nm共计8个叶片全氮含量的敏感特征波段,波段数目下降了98.9%,有效降低了光谱信息的冗余;基于敏感特征波段构建的叶片氮含量偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.82和0.28,模型验证方程的决定系数和均方根误差分别为0.84和0.21,模型的相对预测偏差大于2,具有较高的精度和良好的预测能力。 【结论】 与常用植被指数的叶片氮含量估算模型相比,连续投影算法 (SPA) 结合偏最小二乘 (PLS) 方法的叶片氮含量估算精度更高,稳定性更强,可以作为冬小麦拔节期叶片氮含量的高光谱估算方法。   相似文献   
3.
关中地区塿土系统分类归属及代表土系建立   总被引:2,自引:0,他引:2  
塿土是关中地区受人为长期土粪堆垫而在原土壤表层形成明显堆垫层的重要农业土壤,其分类一直备受关注。为了解塿土的成土特点及系统分类归属,选取关中地区18个典型塿土剖面,通过野外成土因素、剖面形态调查与土样分析测定,依据中国土壤系统分类方案,确定其在高级和基层分类单元归属。结果表明,供试剖面包含堆垫表层、黏化层、钙积层等9个诊断层和诊断特性,隶属5个亚类,其中3个剖面为钙积土垫旱耕人为土,2个剖面为斑纹土垫旱耕人为土,8个剖面为普通土垫旱耕人为土,4个剖面为堆垫简育干润淋溶土,1个剖面为普通简育干润雏形土;按土族划分标准,可分为9个土族,其中13个剖面颗粒大小级别为黏壤质,5个为壤质;16个剖面矿物学类型为硅质混合型,2个剖面为混合型,土壤温度状况均为温性,14个剖面为石灰性,4个剖面为非酸性;按土系划分标准,18个剖面可划分为18个不同的土系。相关文献的71个塿土剖面的统计结果表明,堆垫层厚度介于17~97 cm,平均厚度为50.07 cm,因此堆垫表层以50 cm厚度为检索标准是适宜于划分典型塿土的高级分类归属的。为进一步完善中国土壤系统分类,强化对具有堆垫现象的雏形土有更强的区分能力和分类的准确性,建议在简育干润雏形土土类下增设堆垫简育干润雏形土亚类。  相似文献   
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