徐胜祥
- 作品数：35 被引量：192H指数：8
- 供职机构：中国科学院南京土壤研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程文化科学更多>>
- 一种整段剖面土柱野外采集框架与取样套组及采样方法
- 本发明公开了一种整段剖面土柱野外采集框架与取样套组及采样方法，采用固定尺寸的单向锋利的钢制土壤整段土柱框架嵌入土体，而后对框架边缘进行修型，防止土柱整体塌陷或局部断裂，保持土柱的完整性，而后结合固定尺寸的切割套件，对土柱...
- 樊亚男胡文友韩光中徐胜祥杨飞黄标赵永存
- 红壤区土壤有机质和全氮含量的空间预测方法被引量：20
- 2010年
- 如何利用有限的土壤采样点准确预测土壤属性一直是研究的热点。近些年来,结合辅助信息的克里格空间插值应用广泛,但将土地利用类型信息作为辅助变量提高预测精度的研究鲜有报道。以中国南方红壤丘陵区的余江县为案例区,用网格法采集254个土壤样品,通过普通克里格(OK)和以土地利用方式为辅助变量的克里格(KLU)方法对土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)进行空间预测,并通过102个验证点比较了两种方法的预测精度。分析表明KLU对SOM和STN的预测值与实测值的相关系数(rSOM=0.786,rSTN=0.803)明显高于OK(rSOM′=0.224,rSTN′=0.307);OK对SOM和STN的预测RMSE分别为12.48g.kg-1和0.64g.kg-1,而KLU的预测RMSE分别为6.86g.kg-1和0.37g.kg-1,仅为前者的55%和58%。可见,KLU对研究区SOM和STN的预测精度均大幅提高。同时分析也表明,KLU对不同土地利用方式SOM和STN预测精度的提高幅度存在差异,其中对旱地预测精度的提高幅度最大,对林地预测精度的提高幅度最小,水田则介于两者之间。研究表明,KLU是南方红壤丘陵区进行SOM和STN空间预测的现实和高效方法。
- 张忠启史学正于东升王世航徐胜祥
- 关键词：土壤有机质土壤全氮克里格插值土地利用方式红壤丘陵区
- 混合方式对泡沫砂与土壤混合均匀性的影响被引量：1
- 2020年
- 通过设置常规混合+风干态泡沫砂(CK)、常规混合+水浸态泡沫砂(1T)、常规混合+泥浆态泡沫砂(2T)、分层混合+风干态泡沫砂(3T)和分层混合+水浸态泡沫砂(4T)5个处理,研究了不同混合方式对泡沫砂和土壤混合均匀性的影响,并采用容重的标准差和变异系数表征混合均匀性。结果表明:泡沫砂形态显著影响了混合均匀性。采用常规混合时,水浸态泡沫砂显著增加了0~10 cm和0~20 cm土层混合均匀性,容重的标准差比风干态泡沫砂分别降低了188%和105%,容重的变异系数分别降低了62.1%和50.1%;与风干态泡沫砂相比,泥浆态泡沫砂不仅显著降低了不同土层的混合均匀性,还显著降低了混合物内部的混合均匀性,0~10 cm土层容重的标准差和变异系数分别比10~20 cm土层显著增加68.1%和50.8%。单变量分析表明,混合方式对混合均匀性无显著性影响,混合方式和泡沫砂形态之间无交互效应,泡沫砂形态是影响泡沫砂和土壤混合均匀性的主要因素。采用水浸态泡沫砂在常规混合方式下与土壤混合,不仅提高了混合物整体以及不同土层的混合均匀性,而且还降低了不同层次之间混合均匀性的差异。因此,建议采用常规混合+水浸态泡沫砂的方式混合土壤和泡沫砂。
- 于全波王美艳王美艳史学正徐灵颖史学正史艺杰李湘伟徐胜祥
- 关键词：容重
- 基于碳承载力对河南省能源消费碳排放及其驱动因素的研究
- 2024年
- 基于河南省近20年的能源消费碳排放数据和陆地生态系统碳承载力数据,对近年来研究区碳排放量情况进行了分析,并采用LMDI因素分解模型和Tapio脱钩模型对碳排放驱动因素以及与经济耦合情况进行了探讨。结果表明:(1)2000—2020年,河南省碳排放量呈现“先急后缓”的增长状态,在2012年后增加量开始减少并逐渐趋于稳定。(2)整体上,经济产出效应和人口规模效应对碳排放起促进作用;与之相反,能源消费强度效应和能源消费结构效应抑制了碳排放,经济产出效应的影响在减少,能源消费强度效应的影响在增加。(3)由Tapio脱钩模型分析得出,河南省碳排放与经济增长之间以弱脱钩为主,脱钩指数逐年减小,逐步向强脱钩状态迈进。总体上,2000—2020年河南省碳排放情况得到了很好的控制,合理规划土地利用、提高新能源的消费比重、降低能源消费强度对该地区节能减排具有重要意义。
- 陶勤王世航徐胜祥杨震赵明松王奇邓良
- 关键词：能源消费碳排放
- 基于VNIR和机器学习算法的原状土剖面Cu含量预测被引量：2
- 2022年
- 快速测量土壤剖面重金属含量是评估土壤重金属污染状况并选择相应修复技术的关键。为了探讨可见光-近红外光谱法(Visible and Near-Infrared Reflectance Spectroscopy,VNIR)预测原状土壤剖面重金属含量的潜力,以江西省两个典型工矿厂周边农田土壤为研究对象,共采集了19个深度约100 cm的完整土壤剖面样品,分别测定土壤剖面样品的VNIR数据及其Cu含量。采用偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)、Cubist混合线性回归决策树(Cubist Regression Tree,Cubist)、高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)和支持向量机(Support Vector Machine Regression,SVM)方法研究不同光谱预处理方法对土壤Cu含量预测精度的影响。结果显示,Cubist、GPR和SVM这三种机器学习算法的预测精度普遍高于PLSR,其中一阶导数(First-Order Derivative,FD)预处理的SVM模型预测精度最高(R2=0.95,均方根误差为7.94 mg/kg,相对分析误差为4.34)。这表明利用VNIR和机器学习可以对原状土壤剖面Cu含量进行有效预测,为快速监测Cu及其他重金属含量的相关研究提供参考。
- 王滢艺徐胜祥赵永存赵永存
- 关键词：重金属
- 基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法
- 本发明公开了基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法，属于土壤属性检测的技术领域。包括以下步骤：采集若干个土壤剖面样品；获取土壤剖面的高光谱图像数据；在高光谱图像上选取若干个矩形范围作为感兴趣区域，计算该RO...
- 徐胜祥刘峰潘贤章王昌昆
- 特制酒糟有机肥对喀斯特烟区烤烟生长与品质的影响被引量：8
- 2019年
- 为研究适合贵州喀斯特地区烤烟生产的特制酒糟有机肥用量,通过大田小区分析并比较了不同类型和用量的特制酒糟有机肥措施:常规酒糟有机肥3t·hm^-2(CK)、特制酒糟有机肥3t·hm^-2(T1)、特制酒糟有机肥3.6t·hm^-2(T2)、特制酒糟有机肥3.6t·hm^-2+钾肥300kg·hm^-2(T3)、特制酒糟有机肥1t·hm^-2+化肥2t·hm^-2(T4)对烤烟生态及产质量的影响。结果表明,与对照相比,从烤烟生态来看,T1、T2及T4处理均不同程度增加烤烟株高、茎围及叶面积指标;T1、T2、T3处理的根鲜重、根干重及根体积均较CK有所增加,T4处理的各项根际指标均显著高于CK;T1、T2处理的黑胫病发病率较CK降低49.8%,T1、T3、T4处理的气候斑点病发病率分别较CK降低62.5%、37.5%及25%,T2、T3、T4处理的花叶病均未发现。添加特制酒糟有机肥处理中T4产量最高,达到1623kg·hm-2,T2处理为1434kg·hm-2,T1~T4处理的增产率为10.4%~25.0%;所有试验处理的烟碱、全氮、总糖、还原糖、磷、钾、氯离子含量均处于优质烟叶适宜范围,其中,施用特制酒糟有机肥能降低烟碱、全氮含量,提高磷、钾离子含量,使烤烟内在品质渐趋合理。
- 陈雪翟欣杨振智符德龙潘金华徐胜祥王美艳史学正
- 关键词：黄壤有机肥产质量
- 新型多孔改良剂增强黄壤通气性能研究被引量：4
- 2019年
- 为探索新型多孔改良剂对黄壤通气性能的影响,本文以贵州省毕节市植烟黄壤为研究对象,通过掺入不同比例的新型多孔改良剂,研究贵州黏重黄壤物理结构的变化。结果表明:随着添加新型多孔改良剂比例的增加,土壤总孔隙度及土壤通气孔隙度均随之增加。与对照相比,3个处理(新型多孔改良剂添加比例分别为7.5%、15.0%和22.5%)的总孔隙度分别增加了2.7%、3.1%和3.2%,通气孔隙度分别增加了2.7%、8.6%和10.6%;对照和3个处理加水饱和之后,分别需要130、52、34和37 h提供足够的氧气,以保证作物正常生长。总之,新型多孔改良剂能够有效增加黏重黄壤通气孔隙,达到了增强土壤通气性能的目的,为黏重土壤改良提供了新的途径与思路。
- 孙益权王美艳黄化刚夏庚瑞史学正张忠启徐胜祥孙维侠蔡良海班国军陈垚夏中文
- 关键词：黄壤土壤通气性
- 基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法
- 本发明公开了基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法，属于土壤属性检测的技术领域。包括以下步骤：采集若干个土壤剖面样品；获取土壤剖面的高光谱图像数据；在高光谱图像上选取若干个矩形范围作为感兴趣区域，计算该RO...
- 徐胜祥刘峰潘贤章王昌昆
- 基于水稻叶面积指数的根生物量预测模型研究被引量：7
- 2014年
- 准确预测作物根生物量对评价农田生态系统碳源汇功能具有重要意义。本研究以江西省余江县为研究区,以2012年晚稻季抛秧的黄花粘水稻为研究对象,基于26个监测点的水稻生育期(分蘖期、抽穗期、灌浆期和完熟期)叶面积指数(LAI)以及完熟期地上和地下生物量数据,分析了LAI与生物量的相关关系,比较了利用LAI直接预测根生物量和利用根冠比法预测根生物量的优劣,最终建立了基于多生育期LAI的水稻根生物量预测模型。结果表明:灌浆期LAI与根生物量呈极显著相关关系,相关系数为0.775;利用LAI直接预测根生物量精度高于根冠比法;利用单一生育期LAI预测根生物量的精度较低;多生育期LAI能显著提高根生物量预测精度,其中基于抽穗期、灌浆期和完熟期LAI组合的根生物量预测模型最优。综上所述,本研究区抛秧的黄花粘水稻的根生物量可以通过LAI快速、准确地预测。
- 陈龙史学正徐胜祥于东升王轶虹宋正姗王美艳
- 关键词：水稻叶面积指数根生物量根冠比
