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土地质量地球化学调查计划是我国继区域化探全国扫面计划之后一个新的国家地球化学填图计划,该计划实施20年来,在支撑土壤环境污染防控、土地资源管理、国家重大立法、精准扶贫等方面做出了重大贡献,显著拓展了地质工作服务链。本文从计划的提出背景、项目的组织实施、主要进展、调查技术的进步和分析测试技术的提高与质量控制方案的完善等方面回顾了该计划的发展历程。从全国耕地地球化学状况、全国省会城市土壤环境质量状况、中国主要淡水湖泊沉积物环境质量状况、中国主要农耕区20年来土壤碳库变化4个方面对调查成果做了全面总结。全方位介绍了调查应用成果在土地管理、土壤污染防治、农业种植结构调整、脱贫攻坚、地方病防治、油气勘查、固体矿产勘查等7个领域中的应用。并在调查技术革新、评价方法创新和调查与研究融合三个方面对土地质量地球化学调查工作的未来发展趋势做了展望。 相似文献
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《干旱区地理》2021,44(4):1114-1124
协同环境变量与机器学习回归模型构建土壤有机质空间预测组合模型对养分精准管理具有重要意义,而多维变量间的信息冗余和相关性会导致模型训练时间过长、预测精度降低等问题。以陕西省咸阳市农耕区为例,选取高程、坡向、坡度、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地形湿度指数、年均降水量、年均气温、归一化植被指数共10个环境变量,在主成分分析(Principal compo-nent analysis,PCA)、核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)方法特征提取基础上,组合随机森林(Random forest,RF)、支持向量回归机(Support vector regression,SVR)、K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)机器学习模型进行土壤有机质含量空间预测。以单一模型作为对照,通过计算模型决定系数(Coefficient of determination,R~2)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和相对绝对误差(Relative absolute error,RAE),对不同模型的预测结果进行精度评价。结果表明:利用主成分提取方法和机器学习算法构建组合模型能消除变量间相关性,一定程度上提高土壤有机质含量预测模型精度。KPCA-RF模型对SOM含量预测精度高于其他模型,R~2、RMSE、RAE分别为0.791、1.970 g·kg~(-1)、50.100%,该模型良好的预测能力可以为土壤有机质含量的空间预测与制图提供科学依据。 相似文献
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人教版八年级地理下册第五章“中国的地理差异”第一节“四大地理区域的划分”中,活动1“尝试划分区域”：阅读图5．2（见课本第3页）,请你根据自己的理解,在图上区分下列区域,并说明你的理由。①山区和平原;②林区和农耕区。在进行该项活动时学生的发散思维,合作探究的热情, 相似文献
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通过梳理和集成近年研究成果,综述了过去2000年中国主要农耕区拓展的阶段性及其间全国耕地面积和其中近千年垦殖率变化的主要特征。主要结论有：① 中国主要农耕区第一次大规模拓展出现在西汉,从黄河中下游拓至整个长江以北地区;第二次在唐宋时期,主要是长江以南农耕区域从平原低地拓垦至丘陵山地;第三次在清中叶以后,主要是对东北、西北和西南等边疆地区的拓垦和山地的深度开发。② 过去2000年中国耕地面积呈波动增加趋势,公元初突破5亿亩（1亩≈ 667 m2）,8世纪前期突破6亿亩,11世纪后半叶达近8亿亩,16世纪后期突破10亿亩,19世纪前期突破12亿亩,1953年逾16亿亩,1980年逾20亿亩。③ 中国耕地空间分布的主体格局至11世纪前后就已基本奠定。1080年前后,黄淮海、关中平原等的垦殖率达30%以上,长江三角洲、鄱阳湖平原、两湖平原和四川盆地等达30%左右。1850年前后,华北平原、汾渭盆地和陇东地区、四川盆地、两湖平原、鄱阳湖平原及长三角地区等的垦殖率均超过30%。2000年前后,东北平原、黄淮海地区、汾渭盆地和陇东地区、四川盆地、长江中下游平原等农业区中有2/3以上垦殖率超过50%,辽西丘陵、坝上高原、黄土高原及南方各省的丘陵山地也多达15%以上;西北绿洲农业带及青藏高原河谷农业带的局部地区也达50%以上。 相似文献
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