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蔬菜区土壤有机质空间变异特征分析被引量：1: 2017年; 本文以西安市集中蔬菜种植区为例,采用地统计学方法,对369份土壤样品有机质含量进行空间变异分析、空间丰缺水平评价,并利用方差分析和相关性分析深入研究土壤性质对有机质含量的影响。结果表明,蔬菜区土壤有机质的最适变异函数是指数模型,其块金效应为50.0%,在2661 m范围内具有中等空间相关性,有机质空间变异性在东南-西北方向上最明显;蔬菜区土壤有机质含量处于中等偏低的水平,临潼区和高陵区交界处、周至县和鄠邑区交界处周围土壤有机质含量低于15 g/kg,有机质含量随土壤颗粒的变细呈增大的趋势,同时,褐土有机质含量最高,新积土有机质含量最低。土壤有机质与种植年限、pH值呈显著负相关关系。研究结果可为蔬菜种植相关部门提供决策依据。; 王晶杨联安杨煜岑冯武焕于世锋吕爽张彬; 关键词：土壤有机质地统计学蔬菜

基于多源辅助变量和极限学习机的蔬菜地土壤有机质预测研究被引量：5: 2017年; 应用多源辅助变量预测土壤有机质的空间分布,能有效提高预测精度。以西安市蔬菜产地为研究区域,共采集422个土壤样品,运用极限学习机(extreme learning machine,ELM)、逐步线性回归(stepwise linear regression,SLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)模型,结合坡度、坡向、种植年限、种植类型、灌溉方式、氮肥施用量、磷肥施用量、钾肥施用量、土壤类型、碱解氮、有效磷、速效钾、盐分、硝酸盐、pH值等15个多源辅助变量,对研究区蔬菜地土壤有机质含量进行空间预测,并通过100个实测点验证预测结果。结果表明:ELM对土壤有机质预测结果的均方根误差为0.631 g kg-1,均方根误差和预测集平均值的比值为0.037,二者均低于其他3种模型,ELM的相关系数为0.716,显著高于SLR、SVM和RF,ELM的空间预测结果更接近土壤有机质含量的真实情况。同时,根据ELM分析结果及算法本质阐释其在土壤属性领域应用的地理学意义,也为其他土壤属性空间预测引入了一种新方法。; 宋英强杨联安冯武焕于世锋许婧婷王晶杨煜岑任丽; 关键词：土壤有机质极限学习机蔬菜地

基于多元线性回归模型的土壤养分空间预测——以陕西省蓝田县农耕区为例被引量：15: 2017年; 以陕西省蓝田县农耕区为例,基于土壤类型、地形、植被、人类活动等土壤养分影响因子,采用多元线性回归预测方法,对土壤养分分布进行空间预测。通过数据标准化和分类统计均值法将所有影响因子统一为相对度量值,根据影响因子与土壤养分含量的相关性显著程度,筛选合适的因子构建回归模型,最后使用随机抽取的验证样本集,计算了预测结果误差。结果表明:多元线性回归预测结果虽然与Kriging法预测结果宏观上具有基本一致的空间分布趋势,但是它克服了传统插值方法的不合理突变问题,更加精细地描述了土壤养分空间分布特征;其平均误差和均方根误差小于Kriging插值法,可作为集成多元影响因子对土壤养分空间分布预测的有效方法。分析发现,研究区内洪积土、水稻土、塿土、立茬土等土壤类型分布区,以及地势较低、坡度在0~8°之间、坡向为东坡、东南坡,等水热组合条件良好的区域养分含量较高。该研究可以为土壤资源合理利用、土地的科学管理以及测土施肥技术提供重要依据。; 杨煜岑杨联安王晶王安乐黄安张彬向莹王智宇; 关键词：多元线性回归土壤养分

礼泉县苹果园土壤养分空间变异特征及综合评价被引量：10: 2016年; 以陕西省礼泉县苹果园为研究区,基于地统计学研究果园土壤养分的空间变异特征,并采用改进TOPSIS和GIS实现对土壤养分空间定量化评价。结果表明:(1)研究区土壤属性空间分布不均和呈弱、中等变异,其由高到低的排序为有效磷>速效钾>碱解氮>SOM>pH;(2)pH、SOM、碱解氮、有效磷和速效钾的最优变异函数拟合模型分别为指数、指数、高斯、球状和球状,土壤酸碱性的基台效应值小,呈强烈空间相关性,主要由结构性因素引起空间异质,4项土壤养分指标均呈中等空间相关性,空间变异是由随机性因素和结构性因素共同作用的结果;(3)研究区土壤养分综合指数的大致空间分布格局:烽火-史德镇一带和昭陵-石潭镇一线分别向西北降低,土壤养分等级高的地区多处于河谷平原和黄土台塬的南部。从高到低养分等级面积比例为8.581∶22.406∶30.213∶26.482∶12.317。中等及偏下的养分等级占全区的69.013%,主要有南坊、叱干、建陵、城关和烟霞镇等地区。研究区土壤养分等级总体属于中等及偏下,主要分布在研究区的北部和中南部。研究结果为掌握苹果园的养分丰缺状况、变异机理、空间分布和为其精准施肥提供了科学依据。; 张彬杨联安杨粉莉袁晓育王卫东张林森杨煜岑黄安王晶; 关键词：土壤养分综合评价地统计学

西安市蔬菜种植区土壤属性的空间变异与肥力适宜性被引量：6: 2017年; [目的]对西安市蔬菜区土壤属性空间变异与肥力适宜性进行评价,为相关部门土壤培肥和蔬菜种植提供决策依据。[方法]选择与蔬菜生长密切相关的土壤pH值、电导率、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾六个指标,利用半变异函数进行空间变异分析,应用模糊综合法计算土壤肥力适宜性指数(SFI),对SFI进行Kriging插值,采用等间距法划分等级,并对土壤肥力进行综合评价。[结果]半变异函数能较好的拟合蔬菜区土壤空间变异特征,人为施肥成为影响土壤电导率、碱解氮空间变异的主要因素,土壤pH值和其他养分则同时受到结构性因素和随机性因素的作用。[结论]西安市蔬菜区土壤肥力适宜性处于中等较好水平,限制蔬菜生长的主要因素是土壤有机质和碱解氮含量。临潼区东南部,鄠邑区、周至县北部地区以及长安区和鄠邑区北部交界处蔬菜区土壤肥力有待提高,菜农需要采取措施提高土壤有机质含量和补施氮肥。; 王晶杨联安杨煜岑冯武焕于世锋宋英强张彬李新尧

蔬菜地土壤重金属含量空间插值精度分析被引量：4: 2016年; 蔬菜地土壤重金属含量影响环境安全和人类健康。采用地统计分析和GIS相结合的方法,对研究区土壤重金属镉、汞、铬、砷、铅进行空间插值和精度分析,根据交叉检验参数和相对误差指标比较普通克里格法和协同克里格法的空间预测效果。结果表明:研究区土壤重金属存在中强等变异性,在重金属间显著相关性条件下,普通克里格法对汞、镉、砷含量预测精度较高;协同克里格法对铬和铅含量预测精度较高。建议根据土壤重金属空间变异程度选择合适的空间插值方法。; 吴倩鑫杨联安于世锋冯武焕王晶宋英强黄俊频杨蕙宇; 关键词：地统计学土壤重金属

基于云模型的西安市蔬菜区土壤肥力综合评价被引量：14: 2017年; 土壤肥力对于维持农作物生长和保障土地生产力具有重要意义。为综合考虑土壤肥力评价中的模糊性和随机性,引入云模型对西安市蔬菜区土壤肥力状况进行综合评价,选取pH值、有机质、碱解氮、有效磷和速效钾为评价指标,运用主成分分析确定权重,利用逆向云、正向云算法获得每个指标的云模型;根据单指标云模型特征值和权重值,结合综合云算法得到土壤肥力综合评价云模型。结果表明:西安市蔬菜区土壤养分总体上属于中等偏高水平,有效磷、速效钾含量偏高,碱解氮含量适中。土壤有机质是土壤肥力的首要限制因素,在实际生产过程中应注意增施有机肥,高磷、高钾地区应限制磷肥、钾肥的使用,按需施用氮肥。科学评价土壤肥力有助于更加准确地掌握土壤特性和养分状况,精准施肥,维持土壤养分平衡,提高土壤质量。; 王晶任丽杨联安杨煜岑冯武焕于世锋吕爽张彬; 关键词：土壤肥力综合评价云模型

基于RS和GIS的生态环境质量综合评价与时空变化分析——以湖北省秭归县为例被引量：15: 2016年; 基于RS和GIS的信息技术是快速、有效地评价区域生态环境的重要手段。利用秭归县2002年TM和2013年OLI遥感影像及提取的土地利用数据,运用主成分分析法构建了生态环境质量综合评价模型,该模型耦合了生物丰度指数、植被覆盖度指数、水体密度指数、土壤侵蚀指数和人类活动指数,绘制了研究区生态环境质量的等级分布图,同时利用生态环境质量变化的差值检测和生态等级的转移矩阵,揭示了生态环境质量的时空变化特征。结果表明：2002~2013年秭归县的生态环境总体质量较好,且不断改善,质量等级优的面积比重由2002年的59.24%上升到2013年的82.65%;27.26%的地区生态环境质量变好,主要分布在河流外围的农耕地区,仅有6.09%的地区生态环境质量变差,主要分布在河流沿岸地和坡度变率大的土地利用过渡地带;根据生态环境质量的转移动态分析表明,生态等级转向优和良的面积,占总共转移的92.98%,而转向差和较差的仅占总共转移的0.48%。; 张彬杨联安向莹姜晓清杜挺宋英强杨煜岑王晶; 关键词：生态环境综合评价 RS

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王晶

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