导读:本文包含了土壤传递函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:土壤,函数,水分,科尔沁,曲线,容重,特征。
土壤传递函数论文文献综述
韩光中,杨银华,吴彬,李山泉[1]（2019）在《基于传递函数的土壤数据库缺失数据的填补研究》一文中研究指出数据缺失在土壤调查研究中是一个非常普遍的现象,处理不当一定程度上会影响研究结果的可靠性。土壤转换函数(pedotransfer functions,PTFs)是简单、快速、大批量填补土壤数据库缺失信息的有效手段。但目前分析和厘定我国土壤数据库缺失数据特征的研究较少,针对土壤数据库缺失数据的填补方法也亟待规范。本文对我国第二次土壤普查数据库进行分析,探讨该数据库的数据缺失特征,并对数据缺失严重的土壤属性进行预测,以期为今后的土壤数据库缺失数据填补工作提供参考。总体来看,质地(砂粒、粉粒和黏粒含量)、pH、有机质、全氮、全磷、全钾是土壤普查中最基础的调查项目,这些土壤属性信息的完整性最好。有效磷、速效钾和阳离子交换量数据有一定的缺失。碱解氮、容重、砾石含量、各种类型氧化铁数据缺失严重。在填补缺失数据时,建议首先考虑模型的稳定性,尽量使用那些相对稳定且数据完整性好的土壤属性来预测缺失数据。我国第二次土壤普查数据库基本都缺少空间属性信息,在填补缺失数据时最好采用简单而相对稳定的回归模型。利用回归分析得到的土壤传递函数可以较好地实现容重、碱解氮和部分阳离子交换量缺失数据的填补工作。尽管如此,由于部分土壤属性信息有一定的时效性,应用传递函数时要注意数据源的历史背景。(本文来源于《土壤》期刊2019年05期）
常广义[2]（2019）在《松嫩平原黑土区土壤水力参数传递函数研究》一文中研究指出松嫩平原黑土区是我国东北地区内典型的黑土集中区,是重要的商品粮生产基地和农业基地。本论文以松嫩平原黑土区南部为研究对象,分析研究土壤水分特征曲线和饱和导水率与土壤理化性质之间的关系,从而分别构建土壤水分特征曲线和饱和导水率土壤传递函数,研究结果可以为黑土区发展节水型农业、缓解农业用水紧缺,实现农业灌溉、区域水资源管理和土壤春墒提供数据支持。鉴于土壤水分特征曲线和饱和导水率直接测定耗费人力、难度较大、费时等问题,采用容易测定的土壤理化性质间接估算较为简单,因此,本文基于van Genuchten模型参数、饱和导水率和土壤理化性质不同土层109组实验样本,采用非线性规划法和灰色BP神经网络法分别构建土壤水分特征曲线van Genuchten模型参数和饱和导水率的土壤传递函数。主要结论如下:(1)选取VG、BC、MG、LND 4种土壤水分特征曲线模型,模拟研究区5种土壤质地土壤水分特征曲线,比较4种土壤水分特征曲线经验模型预测值与实测值,结果表明VG和MG模型对研究区土壤的土壤水分特征曲线模拟精度较高。选取VG模型作为构建研究区土壤水分特征曲线基础模型。(2)采用粒子群优化算法对van Genuchten模型参数进行拟合,运用灰色关联分析van Genuchten模型参数与土壤理化性质之间的关系,表明在0~20cm土层van Genuchten模型参数θ_r与分形维数、干容重、有机质含量关联度最高,参数n与分形维数、干容重、黏粒含量关联度最高,参数?与砂粒含量、干容重、分形维数关联度最高;在20~40cm土层van Genuchten模型参数θ_r与砂粒含量、干容重、有机质含量关联度最高,参数n与分形维数、有机质含量、粉粒含量关联度最高,参数?与砂粒含量、分形维数、有机质含量关联度最高。(3)利用非线性规划法和BP神经网络两种方法构建的土壤水分特征曲线传递函数和其他区域传递函数预测研究区土壤水分特征曲线,结果表明其他区域传递函数预测精度较低,不适合用于研究区土壤水分特征曲线预测,而本文构建的两种模型预测值与实测值较为接近,预测结果较好。通过对比分析非线性规划和灰色BP神经网络两种土壤水分特征曲线模型可知,不同土层灰色BP神经网络模型对van Genuchten参数预测误差略小于非线性规划模型。(4)采用灰色关联分析不同土层土壤理化性质与实测饱和导水率之间的关系,在0~20cm和在20~40cm土层土壤饱和导水率与土壤有机质、干容重、分形维数关联度较高,表明土壤饱和导水率在0~20cm土层和20~40cm土层与土壤有机质、干容重、分形维数相关程度较高。(5)采用非线性规划和灰色BP神经网络构建传递函数较其他区域传递函数预测精度较高。通过对比分析非线性规划和灰色BP神经网络两种饱和导水率模型可知,两种模型不同土层平均误差均在10%以内,相关系数均在0.85以上,其中灰色BP神经网络模型的均方根误差小于非线性规划模型,整体上灰色BP神经网络模型略优于非线性规划模型。本论文以松嫩平原黑土区南部地区为研究对象,采用灰色关联分析法分析研究区不同土层土壤水分特征曲线、饱和导水率与土壤分形维数、有机质含量、干容重、土壤质地(黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量)的实测数据之间的关系,采用非线性规划法和灰色BP神经网络方法,构建不同土层适合松嫩平原黑土区的土壤水分特征曲线和饱和导水率的土壤传递函数,从而达到对研究区不同土层土壤水力参数预测的目的。研究结果可为研究区土壤水分和溶质运移以及土壤墒情预报提供参数,同时为区域土壤水力性质的获取和提供技术支持。(本文来源于《东北农业大学》期刊2019-06-01）
黎明扬,刘廷玺,罗艳云,段利民,张俊怡[3]（2019）在《半干旱草原型流域表层土壤饱和导水率传递函数及遥感反演研究》一文中研究指出为了进一步探究遥感与表层土壤导水率的联系,以内蒙古锡林河流域为研究区,对厚栗黄土、草甸沼泽土、荒漠风沙土、石灰性草甸砂土、淡黑土5种土壤类型下的表层土壤进行采样,测定其粒径组成、容重、有机质、饱和导水率等理化特征。使用Saxton、Cosby、Wosten叁种土壤饱和导水率传递函数及非线性多元经验回归模型对点尺度上0～30 cm表层土壤每10 cm土层的饱和导水率进行拟合,并利用这些点的土壤参数均值进行验证,结果显示Saxton模型效果最好,拟合及验证结果与实测值的拟合系数R~2分别为0.985、0.988。在此基础上,利用Radarsat-2四极化后向散射数据将模型中的表层土壤参数均值进行了8 m精度的面尺度扩展,并对遥感影像研究区范围内表层土壤饱和导水率进行预测。研究表明,土壤传递函数可以很好地刻画半干旱草原型流域表层土壤的饱和导水率,且土壤传递函数的结果与模型中包含的参数个数并不存在直接联系,人类活动对研究区表层土壤的饱和导水率影响极大。(本文来源于《土壤学报》期刊2019年01期）
王思楚,王志强,成聪聪,张帅,任霄玉[4]（2018）在《东北松嫩黑土区土壤密度传递函数及其适用性》一文中研究指出利用野外实测土壤性质数据,通过相关分析和回归分析,对土壤密度传递函数的参数选取、方程形式进行了研究,建立了松嫩黑土区土壤密度传递函数,并对函数的适用性进行了讨论,旨在为该区域土壤密度的预测提供支撑,并揭示土壤密度传递函数在跨地区、跨尺度应用时的适用性规律.研究结果显示:松嫩黑土区土壤有机碳质量分数与土壤密度的相关关系最强,对土壤密度变异的解释率达到67.2%,机械组成和土壤深度对密度的影响次之.利用指数为0.5的幂函数来描述有机碳质量分数与土壤密度之间的关系效果最优.利用有机碳、砂粒质量分数和深度建立的土壤密度传递函数,决定系数能够达到0.72.土壤密度传递函数,在被应用于同一地区、同一土壤类型或其包含的小范围的区域时效果较好;在跨地区、跨土壤类型应用时,需要提前验证、适当调整.(本文来源于《北京师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
李颖,周德全[5]（2017）在《基于土壤理化性质的贵州省土壤容重传递函数研究》一文中研究指出土壤容重(BD)是土壤最重要的物理性质之一,但由于土壤容重的野外传统测量获取方法工作任务量大,费时费力,导致很多地区的土壤容重数据缺失。目前,国内外关于土壤容重测量和估算的新方法不断涌现,其中,通过数学模型拟合函数的方法应用普遍。基于贵州省第二次土壤普查资料中的土壤理化性质数据,先对国内外已经发表的部分容重传递函数模型(PTFs)进行拟合比较,选取其中较理想的函数模型,再根据本地区的土壤特征,利用SPSS统计分析软件进行逐步回归分析和函数拟合,得到最佳容重传递函数模型(PTFs)。(本文来源于《贵州科学》期刊2017年05期）
韩光中,王德彩,谢贤健[6]（2016）在《中国主要土壤类型的土壤容重传递函数研究》一文中研究指出由于我国大多数土壤数据库缺失或部分缺失土壤容重数据,利用土壤其他属性来预测土壤容重具有重要意义。我国土壤类型多样,已有的土壤容重传递函数在不同土壤类型中的适用性也值得进一步探讨。本文基于我国现有的土壤数据库,对已有的两种土壤容重传递函数在不同土壤类型(土纲)中的预测精度与适用性进行评估,最后通过SPSS进行回归分析建立我国主要土壤类型最适宜的容重传递函数。研究结果表明,已有的两种土壤容重传递函数应用于部分土壤类型时预测精度不高,但基于土壤系统分类的数据分组后建立的容重传递函数能够明显提高预测精度。新建的容重传递函数对有机土、铁铝土、潜育土、均腐土、富铁土、淋溶土、雏形土、新成土和变性土土壤容重的预测精度较高,但人为土、盐成土和干旱土土壤容重传递函数的预测精度整体偏低,在应用时需要慎重。在利用土壤容重传递函数时一定要注意研究区及适用范围。(本文来源于《土壤学报》期刊2016年01期）
姚姣转[7]（2015）在《科尔沁沙地土壤水分特性多尺度传递函数模拟与适用性评估》一文中研究指出本文以科尔沁沙丘—坨甸交错区为研究对象,利用参数统计方法和分形理论研究构建基于土壤基本物理化学性质的不同采样尺度下土壤水分特征曲线的传递函数,为该区域土壤水、溶质的运移,以及区域水文循环提供理论支持和数据保证。主要研究结果如下：1)对研究区3种采样尺度下的不同地貌类型的土壤的物化性质以及水力参数进行统计分析。可知：研究区土壤颗粒偏粗,土壤中赋存的养分含量较低。土壤质地多为砂土,还有少量的砂质壤土以及壤质砂土。2)采用非线性规划法建立了3个不同采样尺度下土壤水分特征曲线、ran Genuchten四参模型的传递函数,表明在大采样尺度下,土壤水分特征曲线的预测值与实测值的吻合程度最高。当样本数据足够丰富,采样点布设合理时,所建立的土壤水分特征曲线传递函数可以适用于该区域(土壤成土较弱,为沙性母质幼年土,砂粒含量占主导地位的砂土以及壤砂土)或与该区域土壤成因相似的地区。3)土壤具有自相似性或分形特征。土壤颗粒分形维数D的变化范围为1.23～2.51,处于较低水平,多为风沙土。D值按照流动沙丘-半固定沙丘-固定沙丘-砂质农田-草甸农田-草甸的顺序呈逐渐增大的趋势。D与砂、粉、粘粒含量之间的关系不是简单的线性相关,而是呈明显的对数相关关系。4)土壤水分特征曲线模型的分形维数与基于体积的土壤颗粒体积分形维数有着良好的线性关系。在不同采样尺度下所建立的D与Ds方程比较接近。5)无论是哪种方法建立的传递函数,其对沙丘地带的模拟效果要优于草甸地带。利用参数统计模型建立的传递函数需要考虑尺度之间的转换关系；而分形机理模型在不同采样尺度上表现出一致性。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2015-06-01）
许坤鹏[8]（2015）在《土壤水分运动参数的空间变异与传递函数研究》一文中研究指出土壤水分运动参数是土壤水分运移研究的重要因素之一,水分运动参数的空间变异性也受到了重视与关注。本论文利用经典统计学方法、多重分形方法、联合多重分形方法和土壤传递函数,以杨凌及其周边地区为例,在试验的基础上建立了区域尺度上0-20cm土层和20-40cm土层土壤水分特征曲线的单一参数模型、非饱和土壤水分扩散率的单一参数模型,研究分析了不同土层单一参数模型中参数在单一尺度和多尺度上的空间变异性,探讨了上下不同土层的单一参数模型中参数之间在多尺度上空间变异性的相互关系,同时对不同土层单一参数模型中参数与土壤物理特性在多尺度上的相互关系进行了探讨,并基于此构建了区域尺度上0-20cm土层和20-40cm土层单一参数模型中参数的土壤传递函数。主要得出以下结论:(1)基于经典统计学方法、多重分形和联合多重分形分析可知,构建的杨凌及其周边地区0-20cm土层和20-40cm土层的土壤水分特征曲线单一参数模型中参数F具有中等变异程度;不同土层参数F的多重分形特征明显,0-20cm土层参数F空间变异性主要是由其低值引起的,20-40cm土层参数F空间变异性主要是由其高值分布引起的;0-20cm土层参数F与20-40cm土层参数F在多尺度上具有较高的相关程度或某些相同的空间分布。(2)基于单对数模型建立的杨凌及其周边地区0-20cm土层和20-40cm土层非饱和土壤水分扩散率的单一参数模型中参数S都属于中等变异程度;多重分形方法分析结果表明不同土层参数S的空间分布格局的多重分形特征比较明显,且空间变异性都主要是由高值分布引起的;联合多重分形方法分析结果显示,0-20cm土层参数S的空间变异性与20-40cm土层参数S的空间变异性之间的相互关系在多尺度上是显着存在的。(3)单一尺度与多尺度空间相关性分析对比可知,0-20cm土层、20-40cm土层单一参数模型中参数与影响因素之间的空间相关特征在单一尺度和多尺度上并不完全相同,说明单一尺度上的分析不一定能够完整地揭示出单一参数模型中参数与影响因素之间的空间相关特性。因此,为了更加深入的揭示造成不同土层单一参数模型中参数空间变异性的因素,应当加强不同土层单一参数模型中参数与影响因素在多尺度上空间相关性的分析研究。(4)根据联合多重分形研究分析所得结论分别建立了区域尺度上0-20cm土层和20-40cm土层土壤水分特征曲线单一参数模型中参数F的土壤传递函数、土壤水分扩散率单一参数模型中参数S的土壤传递函数。其中0-20cm土层和20-40cm土层参数F的土壤传递函数预测值的RMSE分别为0.9684和0.6230,0-20cm土层和20-40cm土层参数S的土壤传递函数预测值的RMSE分别为0.3569和0.4925,所建土壤传递函数的预测值与实测值都比较接近,为较大区域土壤水分特征曲线和土壤水分扩散率的估算提供参考。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2015-05-01）
姚姣转,刘廷玺,王天帅,童新[9]（2014）在《科尔沁沙地土壤水分特征曲线传递函数的构建与评估》一文中研究指出为了快速准确的获取某一区域的水力性质,该文以科尔沁沙地典型沙丘-草甸相间地区为研究区,在对该区49个不同地貌类型采样点土壤水分特征曲线与土壤基本物理化学特性参数测试分析的基础上,采用函数参数非线性规划法构建了土壤干容重、粒径分布、有机质、pH值、电导率值等基本参数与水分特征曲线之间的传递函数,并进行了精度评估与分析。结果表明:1)研究区土壤水分特征曲线的坡度陡峭,不同地貌类型与土地利用方式下,土壤水分特征曲线有较大差异,相同负压下,土壤持水量按照流动沙丘-半固定沙丘-固定沙丘-农田-草甸的顺序递增;土壤的供水能力按照流动沙丘-半固定沙丘-固定沙丘-草甸-农田的顺序递减;2)利用土壤基本物化特性参数通过函数参数非线性规划法建立了研究区土壤水分特征曲线的传递函数,干容重和砂粒含量是预测土壤水分特征曲线模型参数的主要变量,增加土壤的理化指标可以提高预测精度,然而有机质含量、pH值、电导率值对本区土壤水分常数的影响并不大,对水分特征曲线模型3个参数的影响略微增加;3)通过对传递函数的检验与精度评估分析,各参数的平均误差均在0附近;饱和含水率、残余含水率的均方根误差分别为0.017、0.023;土壤水分常数的相关系数在0.95附近,饱和含水率、残余含水率的误差比的几何标准偏分别为1.04、1.27。表明所建土壤水分特征曲线传递函数的精度较高,可用于该区土壤水分特性研究。该研究可为该区水分、溶质运移、水-热-盐耦合运移模拟提供技术支持和理论保证。(本文来源于《农业工程学报》期刊2014年20期）
孙丽,刘廷玺,段利民,贾恪[10]（2015）在《科尔沁沙丘-草甸相间地区表土饱和导水率的土壤传递函数研究》一文中研究指出以科尔沁沙地典型坨-甸相间地区为研究区,野外布设240个采样点,对流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘、沙丘区杨树林、沙丘区耕地、低覆盖度草甸、高覆盖度草甸、草甸区耕地、撂荒地9种地貌类型下的表层土壤进行了采样,测定了其含水率、干容重、有机质、饱和导水率等理化特性,分析了不同地貌类型下表层土壤理化参数差异。选取Campbell、Cosby、Wosten等、Saxton等4种土壤饱和导水率传递函数,对该地区表土饱和导水率进行了预测。结果显示这几种土壤传递函数预测值与实测值偏差较大,相关系数均小于0.3,精度难以满足本地区应用。在此基础上,选取土壤容重、有机质含量、饱和含水率、平均粒径、粒径标准偏差5种土壤特性参数作为输入变量,采用主成分分析与非线性回归分析相结合的方法,重新建立了预测本地区表土饱和导水率的土壤传递函数,结果显示预测值与实测值相关系数为0.661,该传递函数可用于科尔沁沙地表层土壤饱和导水率的预测。(本文来源于《土壤学报》期刊2015年01期）
土壤传递函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
松嫩平原黑土区是我国东北地区内典型的黑土集中区,是重要的商品粮生产基地和农业基地。本论文以松嫩平原黑土区南部为研究对象,分析研究土壤水分特征曲线和饱和导水率与土壤理化性质之间的关系,从而分别构建土壤水分特征曲线和饱和导水率土壤传递函数,研究结果可以为黑土区发展节水型农业、缓解农业用水紧缺,实现农业灌溉、区域水资源管理和土壤春墒提供数据支持。鉴于土壤水分特征曲线和饱和导水率直接测定耗费人力、难度较大、费时等问题,采用容易测定的土壤理化性质间接估算较为简单,因此,本文基于van Genuchten模型参数、饱和导水率和土壤理化性质不同土层109组实验样本,采用非线性规划法和灰色BP神经网络法分别构建土壤水分特征曲线van Genuchten模型参数和饱和导水率的土壤传递函数。主要结论如下:(1)选取VG、BC、MG、LND 4种土壤水分特征曲线模型,模拟研究区5种土壤质地土壤水分特征曲线,比较4种土壤水分特征曲线经验模型预测值与实测值,结果表明VG和MG模型对研究区土壤的土壤水分特征曲线模拟精度较高。选取VG模型作为构建研究区土壤水分特征曲线基础模型。(2)采用粒子群优化算法对van Genuchten模型参数进行拟合,运用灰色关联分析van Genuchten模型参数与土壤理化性质之间的关系,表明在0~20cm土层van Genuchten模型参数θ_r与分形维数、干容重、有机质含量关联度最高,参数n与分形维数、干容重、黏粒含量关联度最高,参数?与砂粒含量、干容重、分形维数关联度最高;在20~40cm土层van Genuchten模型参数θ_r与砂粒含量、干容重、有机质含量关联度最高,参数n与分形维数、有机质含量、粉粒含量关联度最高,参数?与砂粒含量、分形维数、有机质含量关联度最高。(3)利用非线性规划法和BP神经网络两种方法构建的土壤水分特征曲线传递函数和其他区域传递函数预测研究区土壤水分特征曲线,结果表明其他区域传递函数预测精度较低,不适合用于研究区土壤水分特征曲线预测,而本文构建的两种模型预测值与实测值较为接近,预测结果较好。通过对比分析非线性规划和灰色BP神经网络两种土壤水分特征曲线模型可知,不同土层灰色BP神经网络模型对van Genuchten参数预测误差略小于非线性规划模型。(4)采用灰色关联分析不同土层土壤理化性质与实测饱和导水率之间的关系,在0~20cm和在20~40cm土层土壤饱和导水率与土壤有机质、干容重、分形维数关联度较高,表明土壤饱和导水率在0~20cm土层和20~40cm土层与土壤有机质、干容重、分形维数相关程度较高。(5)采用非线性规划和灰色BP神经网络构建传递函数较其他区域传递函数预测精度较高。通过对比分析非线性规划和灰色BP神经网络两种饱和导水率模型可知,两种模型不同土层平均误差均在10%以内,相关系数均在0.85以上,其中灰色BP神经网络模型的均方根误差小于非线性规划模型,整体上灰色BP神经网络模型略优于非线性规划模型。本论文以松嫩平原黑土区南部地区为研究对象,采用灰色关联分析法分析研究区不同土层土壤水分特征曲线、饱和导水率与土壤分形维数、有机质含量、干容重、土壤质地(黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量)的实测数据之间的关系,采用非线性规划法和灰色BP神经网络方法,构建不同土层适合松嫩平原黑土区的土壤水分特征曲线和饱和导水率的土壤传递函数,从而达到对研究区不同土层土壤水力参数预测的目的。研究结果可为研究区土壤水分和溶质运移以及土壤墒情预报提供参数,同时为区域土壤水力性质的获取和提供技术支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土壤传递函数论文参考文献
[1].韩光中,杨银华,吴彬,李山泉.基于传递函数的土壤数据库缺失数据的填补研究[J].土壤.2019
[2].常广义.松嫩平原黑土区土壤水力参数传递函数研究[D].东北农业大学.2019
[3].黎明扬,刘廷玺,罗艳云,段利民,张俊怡.半干旱草原型流域表层土壤饱和导水率传递函数及遥感反演研究[J].土壤学报.2019
[4].王思楚,王志强,成聪聪,张帅,任霄玉.东北松嫩黑土区土壤密度传递函数及其适用性[J].北京师范大学学报(自然科学版).2018
[5].李颖,周德全.基于土壤理化性质的贵州省土壤容重传递函数研究[J].贵州科学.2017
[6].韩光中,王德彩,谢贤健.中国主要土壤类型的土壤容重传递函数研究[J].土壤学报.2016
[7].姚姣转.科尔沁沙地土壤水分特性多尺度传递函数模拟与适用性评估[D].内蒙古农业大学.2015
[8].许坤鹏.土壤水分运动参数的空间变异与传递函数研究[D].西北农林科技大学.2015
[9].姚姣转,刘廷玺,王天帅,童新.科尔沁沙地土壤水分特征曲线传递函数的构建与评估[J].农业工程学报.2014
[10].孙丽,刘廷玺,段利民,贾恪.科尔沁沙丘-草甸相间地区表土饱和导水率的土壤传递函数研究[J].土壤学报.2015
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