土壤电导率论文_王涛,喻彩丽,张楠楠,王斐,白铁成

导读:本文包含了土壤电导率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:电导率,土壤,光谱,测量,夯土,包络,时域。

土壤电导率论文文献综述

王涛,喻彩丽,张楠楠,王斐,白铁成[1](2019)在《基于去包络线和连续投影算法的枣园土壤电导率光谱检测研究》一文中研究指出选取新疆阿拉尔市典型极端干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对土壤电导率进行反演。为了准确快速检测土壤电导率,通过获取南疆阿拉尔市红枣种植区土壤电导率和高光谱信息,在去包络线处理基础上,分别采用相关性分析法和连续投影算法(SPA)筛选特征波长,并建立特征波长与土壤电导率的偏最小二乘回归模型,使用均方根误差(RMSE)、决定系数(R~2)以及相对分析误差(RPD)对不同处理方法的模型效果进行评价。结果表明,基于原始光谱直接使用相关性分析法的预测精度RMSE=0.85566,R~2=0.7479,RPD=2.7569;通过去包络线处理使用相关性分析筛选特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.44490,R~2=0.9500,RPD=6.4510;基于原始光谱使用SPA选择特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.31178,R~2=0.9707,RPD=8.4445;通过去包络线处理使用SPA选择特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.30173,R~2=0.9764,RPD=9.3215。综上,说明SPA方法具有较强的特征波长选择能力,基于去包络线处理+SPA的偏最小二乘回归反演模型的预测精度最好,可实现新疆阿拉尔地区土壤电导率的快速检测。(本文来源于《干旱地区农业研究》期刊2019年05期)

亚森江·喀哈尔,杨胜天,尼格拉·塔什甫拉提,张飞[2](2019)在《基于分数阶微分优化光谱指数的土壤电导率高光谱估算》一文中研究指出土壤电导率与含盐量具有高度相关性,精准的土壤电导率监测有助于了解区域土壤的盐渍化程度,对区域盐渍化防治与调控,农业可持续发展以及生态文明建设具有重要意义。为寻求预测土壤电导率的最佳高光谱参数,实现土壤盐分信息的高效监测,本研究对土壤样品进行室内高光谱和电导率测定,利用两波段优化算法对简化光谱指数(nitrogen planar domain index, NPDI)进行波段优化,筛选不同高光谱数据(原始高光谱反射率及其对应的5种数学变换)运算下的最敏感高光谱参数,从而建立土壤电导率高光谱估算模型。结果表明:1)NPDIs与土壤电导率之间的相关性显着,在原数据及其平方根、倒数、对数倒数、1.6阶微分变换形式下,优化光谱指数对土壤电导率的敏感程度更强,相关系数绝对值均超过0.80,且基于1.6阶微分变换的(R_(2020nm)+R_(1893 nm))/R_(1893 nm)波段组合相关系数绝对值最高,达到0.888。2)基于1.6阶微分波段优化的预测模型效果最佳,预测精度为R■=0.84,RMSE_(Pre)=2.07mS/cm,RPD=2.94,AIC=158.11。因此,对高光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤电导率,进一步实现土壤盐渍化高精度动态监测。(本文来源于《生态学报》期刊2019年19期)

魏鸿怡,孟繁佳[3](2019)在《基于四端法和时域反射法的土壤电导率测量研究》一文中研究指出为探究电流-电压四端法和时域反射法两种接触式测量方法在不同质地土壤和不同含盐量、含水率土壤的适用性,设计基于"电流-电压"四端法的土壤电导率测量仪,对其标定并与时域反射法进行对比试验。标定结果表明,当电导率在0~14 mS/cm范围内时,该仪器具有较高准确度。不同含水率的对比试验结果表明,四端法和时域反射法在一定含盐量范围内都具有较好的线性度;而当砂质壤土含水率为20%、含盐量大于0. 6%时,四端法电导率测量仪测得的电导率基本保持不变;当粉质黏土含水率较低和较高时,电导率均变化不大,因此在使用时应尽量避免在土壤含水率较低和较高时进行测量。不同质地土壤的对比试验表明,四端法和时域反射法均在含盐量较低时受土壤质地影响较小,在含盐量较高时受土壤质地影响较大。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期)

孟超,杨玮,张淼,韩雨,李民赞[4](2019)在《车载式土壤电导率与机械阻力实时测量系统》一文中研究指出土壤电导率与土壤机械阻力是测定土壤理化特性的基础。为了在复杂农田环境中实时、快速检测这两种参数,开发了一种以圆盘犁和深松犁钩作为测量传感器电极的车载式土壤电导率与土壤机械阻力同步实时测量系统,测量原理分别依据电流-电压四端法与应变片电桥法。在室内土槽中对车载式同步实时测量系统进行仿真实验,电导率测量值与实际值R~2为0. 926 8,机械阻力测量值与实际值绝对误差为0. 2~2. 7 N,系统稳定性实验结果的电压标准差为:电导率0. 059 764 mV,3组应变片电桥依次为0. 230 42、0. 102 203、0. 109 624 mV,压力传感器0. 172 511 mV,说明该系统有较高的精确度、稳定性以及可行性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期)

高华光,于瑞阳[5](2019)在《齐长城土壤电导率的高光谱定量估测模型》一文中研究指出建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立的主成分回归、支持向量机和随机森林模型的精度,选择最优模型并验证。结果表明:839 nm、975 nm、1 279 nm和1 284 nm为敏感波长,经过对比分析所建立的模型,以随机森林模型为最优估测模型。随机森林模型能较好地估测夯土齐长城黄岛段的土壤电导率。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年05期)

张晓光,曾路生,张志辉,刘岩,宋洋[6](2019)在《不同土壤电导率测量方法对土壤盐渍化表征的影响》一文中研究指出为比较目前常用的室外便捷式土壤电导率测试仪和室内实验室常用方法之间的差异,本文以黄河叁角洲典型县域土壤样品为研究对象,选用了HH2/WET土壤叁参数速测仪和室内DDS-308A电导仪测定的电导率数据进行了传统统计学方法以及空间统计方法多方面的比较。结果表明,两种方法所测得的电导率数据存在较大误差,速测结果比室内测量结果高出一个数量级。两类数据作差,误差能够集中在一定范围内,说明误差具有稳定性。在测量数据的准确性方面,DDS-308A电导仪室内的测定数据较为精准。但从空间表达预测方面来看,HH2/WET速测仪测定的数据预测结果既能体现研究区土壤盐分整体分布趋势,又能刻画细节部分,所以利用速测仪测量土壤盐分更具有优势。由于两类数据存在显着的正相关关系,因而可以根据两者关系构建方程(ECa=0.089×ECb+0.526)对速测数据进行校正后使用,这样既保证了点位精度,又能够详细刻画空间分布特征。(本文来源于《青岛农业大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期)

吴叁鼎,董强,党廷辉[7](2018)在《减量施氮及秸秆深埋对春玉米地土壤电导率和硝态氮淋溶的影响》一文中研究指出通过在中国科学院长武黄土高原农业生态试验站半覆膜种植春玉米大田试验,研究了减氮及秸秆深埋对土壤电导率、土壤硝态氮淋溶和玉米产量的影响,旨在为提高氮肥利用效率和保护环境提供理论依据。试验设5个处理3个重复,处理包括不施氮(CK)、常规施氮(CON1,N 250kg/hm2)、常规施氮加秸秆(CON2,N 250kg/hm2+秸秆)、减量施氮(CR1,N 200kg/hm2)和减量施氮加秸秆(CR2,N 200kg/hm2+秸秆)。测量了春玉米各生育期土层剖面土壤电导率、收获期土壤硝态氮含量和春玉米产量。结果表明:土壤电导率在分蘖期、拔节期40—150cm土层出现峰值,在抽穗期、成熟期40—200cm土层出现峰值,峰值范围下移。在0—150cm土层范围内,土壤电导率整体呈现CON2>CON1,CR2>CR1。在0—150cm土层范围内,常规施氮土壤电导率高于减量施氮。与常规施氮相比,减量施氮减少了土壤剖面硝态氮含量,同时,采取秸秆深埋措施也能减少土壤剖面硝态氮含量,并延缓硝态氮的淋溶下移。与常规施氮相比,减量20%施氮增产9.59%。施氮条件下,秸秆深埋时,有利于提高作物产量,提高氮肥增产潜力。秸秆深埋有利于提高土壤电导率,减少土壤硝态氮含量,阻控土壤硝态氮向下淋溶,提高玉米产量。(本文来源于《水土保持学报》期刊2018年06期)

赵维俊,孟好军,马剑,张治胜[8](2018)在《祁连山哈溪林区森林土壤电导率剖面变化特征》一文中研究指出以祁连山自然保护区哈溪林场3种森林类型下的土壤为研究对象,研究了其土壤剖面(0~100cm)的电导率变化特征。研究结果表明,电导率在不同森林类型下随土层深度增加其变化规律各不相同,土壤0~100cm深度的电导率大小加权平均值大小为:青海云杉林>祁连圆柏林>高山灌丛林,电导率大小分别为0.163、0.119ms/cm和0.081ms/cm,不存在盐渍化现象。与其他主要化学性质的相关性分析表明,哈溪林区土壤电导率与土壤有机碳、水解氮、阳离子交换量之间均呈极显着负相关(P<0.01),与土壤pH值呈显着正相关(P<0.05),与土壤有效磷和速效钾含量之间无显着相关性(P>0.05)。(本文来源于《林业科技通讯》期刊2018年11期)

胡雅,程杰,魏静[9](2018)在《不同还田材料对废弃宅基地复垦土壤电导率的影响》一文中研究指出为了探索不同还田材料在废弃宅基地土壤复垦中的熟化效果,研究了添加粉煤灰、有机肥和熟化剂叁种还田材料后土壤电导率分布特征。结果表明:连续种植叁季后施用有机肥处理耕作层土壤的保水性较其它两种处理有所提升,电导率下降较多,深层土壤电导率增大,能够减少次生盐渍化风险。不同还田材料的作物产量存在差异,与其它两种还田材料相比,施用有机肥能够较好的熟化废弃宅基地复垦土壤,促进冬小麦及玉米产量增长。(本文来源于《西部大开发(土地开发工程研究)》期刊2018年09期)

黄博珠[10](2018)在《土壤电导率测定的不确定度评定》一文中研究指出利用电导率仪测定土壤浸提液的离子浓度,通过对测定过程中各不确定度分量进行分析和合成,评定土壤电导率测定的不确定度。当土壤样品电导率均值为133.1μS/cm时,得到扩展不确定度为1.8μS/cm,取包含因子k=2,该样品的测定结果为(133.1±1.8)μS/cm。土壤电导率测定不确定度的主要来源是土壤浸提液的制备、电导率仪误差、电导率仪校准溶液、样品平行测定的重复性等。(本文来源于《广州化工》期刊2018年15期)

土壤电导率论文开题报告

(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:

土壤电导率与含盐量具有高度相关性,精准的土壤电导率监测有助于了解区域土壤的盐渍化程度,对区域盐渍化防治与调控,农业可持续发展以及生态文明建设具有重要意义。为寻求预测土壤电导率的最佳高光谱参数,实现土壤盐分信息的高效监测,本研究对土壤样品进行室内高光谱和电导率测定,利用两波段优化算法对简化光谱指数(nitrogen planar domain index, NPDI)进行波段优化,筛选不同高光谱数据(原始高光谱反射率及其对应的5种数学变换)运算下的最敏感高光谱参数,从而建立土壤电导率高光谱估算模型。结果表明:1)NPDIs与土壤电导率之间的相关性显着,在原数据及其平方根、倒数、对数倒数、1.6阶微分变换形式下,优化光谱指数对土壤电导率的敏感程度更强,相关系数绝对值均超过0.80,且基于1.6阶微分变换的(R_(2020nm)+R_(1893 nm))/R_(1893 nm)波段组合相关系数绝对值最高,达到0.888。2)基于1.6阶微分波段优化的预测模型效果最佳,预测精度为R■=0.84,RMSE_(Pre)=2.07mS/cm,RPD=2.94,AIC=158.11。因此,对高光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤电导率,进一步实现土壤盐渍化高精度动态监测。

(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。

土壤电导率论文参考文献

[1].王涛,喻彩丽,张楠楠,王斐,白铁成.基于去包络线和连续投影算法的枣园土壤电导率光谱检测研究[J].干旱地区农业研究.2019

[2].亚森江·喀哈尔,杨胜天,尼格拉·塔什甫拉提,张飞.基于分数阶微分优化光谱指数的土壤电导率高光谱估算[J].生态学报.2019

[3].魏鸿怡,孟繁佳.基于四端法和时域反射法的土壤电导率测量研究[J].农业机械学报.2019

[4].孟超,杨玮,张淼,韩雨,李民赞.车载式土壤电导率与机械阻力实时测量系统[J].农业机械学报.2019

[5].高华光,于瑞阳.齐长城土壤电导率的高光谱定量估测模型[J].测绘与空间地理信息.2019

[6].张晓光,曾路生,张志辉,刘岩,宋洋.不同土壤电导率测量方法对土壤盐渍化表征的影响[J].青岛农业大学学报(自然科学版).2019

[7].吴叁鼎,董强,党廷辉.减量施氮及秸秆深埋对春玉米地土壤电导率和硝态氮淋溶的影响[J].水土保持学报.2018

[8].赵维俊,孟好军,马剑,张治胜.祁连山哈溪林区森林土壤电导率剖面变化特征[J].林业科技通讯.2018

[9].胡雅,程杰,魏静.不同还田材料对废弃宅基地复垦土壤电导率的影响[J].西部大开发(土地开发工程研究).2018

[10].黄博珠.土壤电导率测定的不确定度评定[J].广州化工.2018

论文知识图

采样点分布图使用的电阻率测量仪采样点土壤电导率变化图采样点土壤有机质含量变化图采样点土壤PH值变化图土壤pH和EC的变化

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