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基于定性和定量辅助变量的土壤有机质空间分布预测——以四川三台县为例 总被引：5，自引：0，他引：5
准确获取土壤性质的空间分布信息,是区域土壤资源优化利用和土壤环境保护的需要。以川中丘陵区三台县为案例区,运用人工神经网络模型,构建融合区域定性及定量辅助变量的空间预测方法,模拟三台县土壤有机质的空间分布格局。结果表明,研究区土壤有机质在4.20~47.60 g kg-1之间,平均为17.97 g kg-1;变异系数为36.89%,属中等程度变异。土壤有机质的块金值与基台值之比为0.742,变程为7.0 km,即空间自相关性较弱。不同土壤类型间有机质含量差异显著;土属的空间分布较土类能更好地揭示研究区土壤有机质含量空间分布格局的差异。除土壤类型因素的影响外,坡度、地形湿度及植被盖度是研究区土壤有机质空间变异的主要因子。融合土壤类型因素和地形植被因子的神经网络模型预测结果,比普通克里格法、回归克里格法以及神经网络结合普通克里格的方法,更符合研究区地学规律和实际情况;其预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差较其他3种方法均降低幅度显著。同时,该方法对极值有较好的预测能力。研究为复杂环境条件下准确获取区域土壤性质的空间分布信息提供了较可行的方法。 相似文献
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西藏土壤有效铁含量及其影响因素 总被引：6，自引：0，他引：6
根据西藏土壤18个供试土类169个剖面有效铁(Fe)的分析资料,探讨土壤有效Fe含量变化及其影响因素。结果表明,西藏供试土壤表层有效Fe含量平均为83 mg/kg,但各类土壤变化很大,其中50~238 mg/kg的土壤面积占35.2%,<50 mg/kg的土壤面积占61.5%,只有少部分土壤有效Fe低于缺乏临界值5 mg/kg。有效Fe高的土壤几乎都是有机质丰富的酸性土,而有效Fe较低的土壤大多是有机质缺乏的碱性钙质土。土壤有效Fe含量受pH、铁的形态、有机质和粘粒等因素的综合影响。土壤有效Fe随pH的升高而降低。土壤有效Fe与全Fe、游离Fe无关,而与活性Fe、络合Fe呈极显著正相关,据此推论有效Fe来自活性Fe包括其中络合Fe与非络合活性Fe两部分。土壤有效Fe与有机质、粘粒含量呈极显著正相关,有机质对有效Fe的贡献在于其作为络合剂形成络合Fe和作为阳离子吸附载体吸持活性Fe离子;粘粒的贡献则是作为阳离子吸附载体吸持活性Fe离子,但其贡献远不如有机质。 相似文献
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