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时间:2019-03-12
《鹤山农场漫岗地块土壤养分空间变异及影响因素分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要黑龙江垦区是东北商品粮基地的重要组成部分,也是我国农业机械化程度最高的区域。在该区按照农田土壤的空间变异,针对作物生长特性,在施肥、播种以及防治病虫害等方面实施精准农业,既能增加粮食产量,又能减少资源浪费及过度施用农药化肥造成的环境污染。本研究从精准农业的角度出发,以精准农业中需要农田土壤的空间变化为出发点,以土壤有机质的空间异质性及其影响因素为研究内容,通过选择典型坡耕地,设计不同采样密度,研究土壤有机质的空间变异及影响因素。以农垦九三管理局鹤山农场坡耕地为研究对象,按照30m×30m的网格采集表层土样,测定土壤有机质
2、含量,然后以30m×30m为基准,生成60m×60m、90m×90m、120m×120m,共计4个取样密度。对4个取样密度的有机质含量,采用SPSS软件进行传统的统计分析和用GS+7.0进行半变异函数分析,并在Arcgis9.3基础上进行空间Kriging插值,根据实测结果和插值结果,对比分析插值精度。主要完成内容如下:(1)对鹤山农场漫岗地块采用网格法布点采集土壤表层土样,进行有机质含量化验分析,得出该区土壤有机质含量介于5.99%~2.34%之间,平均值为5.21%。(2)采用传统统计方法分析,得出不同采样密度得出平均有
3、机质含量接近,但最低和最高有机质含量产生差异。(3)应用半方差函数分析表层有机质的空间变异,得出研究区大于380.6m以后,耕层有机质含量不再存在空间的自相关性,耕层有机质的空间变异主要由非人为因素引起,且耕层有机质含量具有强烈的空间相关性,存在着强烈的空间异质性。(4)对不同采样密度下空间插值分析,得出随着参入插值样点距离的增加,有机质的空间分布层次减弱,插值结果的数值分布范围逐渐集中。尤其在局地范围内,随着采样距离的增加,其空间分布误差逐渐增大。关键词:精准农业;克里格插值;土地有机质;GIS;坡耕地AbstractAs
4、animportantcomponentofcommoditygrainproductionbaseinthenortheast,HeilongjiangreclamationareaisalsoaregionwherethedegreeofagriculturalmechanizationisthehighestinChina.Here,precisionagricultureonfertilization,sowingandinsectdiseasepreventionispracticedaccordingtospat
5、ialvariationofsoilandgrowthcharacteristicsofcrops,whichnotonlyincreasesthegrainoutputbutalsoreduceawasteofresourcesandenvironmentalpollutionresultedfromexcessiveuseofpesticideandfertilizer.Thisresearchhasstudiedspatialvariationofsoilorganicmattersandinfluencingfact
6、orsfromperspectiveofprecisionagriculturebybasingonthatprecisionagricultureneedsspatialvariationofsoil,takingspatialheterogeneityofsoilorganicmattersandtheinfluencingfactorsasresearchcontent,selectingtypicalslopcroplandanddesigningdifferentsamplingdensities.Theslopc
7、roplandofHeshanfarmunderagriculturalreclamationJiusanAdministrationistakenasobjectofresearch;surfacesoilsamplesarecollectedaccordingto30m×30mgridfortestingcontentoforganicmattersinthesoil;then30m×30mistakenasastandardforgeneratingthreeothersamplingdensities,includi
8、ng60m×60m,90m×90mand120m×120m.Intermsofcontentsoforganicmattersof4samplingdensities,SPSSsoftwareisappliedformakingatraditionalstatisticalanalysis
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