土壤有机质含量与粮食单产的相关性分析——以河南省兰考县为例

通过分析土壤有机质含量对粮食单产的影响方式和程度,为耕地土壤测土配方施肥工作中有机质含量的确定提供理论参考,也为粮食生产中的降本增效提供相关建议。以兰考县为例,用3种方式对样点进行处理,分别采用趋势分析法,在散点图中添加拟合曲线,系统研究了2019年耕地质量等别成果中的土壤有机质含量因素和当年203个行政村粮食单产的相关关系,分析了土壤有机质含量对粮食单产的影响。结果表明:粮食单产不会随土壤有机质含量的增加而一直增加,二者的关系在图形上呈开口向下的抛物线形态,理论上存在一个能让粮食单产达到最大值的土壤有机质含量临界值。根据3种拟合曲线,计算出兰考县的土壤有机质含量临界值在12.50~13.00 g/kg之间。参考《高标准农田建设通则》(GB/T 30600—2022)中的相关要求,经过验算和分析,将兰考县土壤有机质含量的临界值确定为15.00 g/kg。建议不同的地区要根据自身情况严格论证土壤有机质含量的临界值,当有机质含量达到临界值后,可以适当减少有机质方面的投入,降低粮食生产成本,同时也不会因过多增加土壤有机质含量而影响粮食产量。

不同植被下土壤有机质含量的测定

土壤有机质(soil organic matter,SOM)是一项评判土壤质量状况的重要因子,其含量的高低对农业生产活动具有重要作用。本文采集了江南地区三种不同植被下的土壤样品,在实验室使用重铬酸钾外加热容量法测定土壤有机质含量。结果发现,原始树林土壤有机质含量为11.6 g/kg,茶田为19.2 g/kg,竹林为36.8 g/kg。

江西省加强红壤改良利用夯实粮食安全生产根基 到2030年土壤有机质含量提高8%以上

近日,江西省印发《关于加强红壤改良利用的指导意见》,加强红壤改良利用,提升红壤区综合产能,全方位夯实粮食安全生产根基。江西省是全国面积比重最大、最具代表性的红壤地区,红壤区面积约占全省总面积70%。红壤因其自然特性,“酸、瘦、板、蚀、旱”等症状频发,成为制约江西省粮食生产、推进农业高质量发展的瓶颈。根据《指导意见》.

湖南烤烟化学成分与土壤有机质含量的关系

以湖南烟区烤烟样品和对应的土壤样品为材料,研究了烤烟化学成分与土壤有机质含量的关系。结果表明,土壤有机质含量总体水平较高,平均为39.06g.kg-1±11.90g.kg-1;烤烟化学成分均存在着不同程度的变异,烟叶总氮和总钾含量较高,烟碱、总糖、氯和还原糖含量适宜;烤烟烟碱与土壤有机质含量的关系符合线性加平台模型,土壤有机质出现平台的转折点为36.25g.kg-1,与之对应的平台阶段的烟碱含量为3.00%;硝酸盐、亚硝酸盐含量随土壤有机质含量的增加而增加(P<0.01);石油醚提取物含量则有随土壤有机质含量的增加而减少的趋势;土壤有机质含量分组后,多重比较分析表明烟碱、总氮、硝酸盐、亚硝酸盐、石油醚提取物、钾、氯离子、总氮/烟碱、还原糖/烟碱、钾/氯在组间差异均达到5%的显著水平,而总糖和还原糖含量在组间差异不显著。

基于可见/近红外漫反射光谱的土壤有机质含量估算方法研究

为研究不同土壤颗粒粒径对可见/近红外光谱分析技术在土壤有机质含量快速检测应用中的影响,获取粒径为0.169-2 mm和〈0.169 mm的2种土壤样本（各53个）的可见/近红外光谱（325-1 075 nm）,分别建立各自的主成分-反向传播神经网络（PCA-BPNN）、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）和偏最小二乘法（PLS）土壤有机质含量检测模型.结果表明：当土壤粒径为0.169-2 mm时,所建立模型的土壤有机质含量预测相关系数r均在0.84以上,且预测均方根误差（RMSEP）都在0.20以下;而当土壤粒径〈0.169 mm时,所建立模型的预测相关系数r均不超过0.71,而RMSEP都在0.23以上;对于相同粒径的土壤,PLS模型对土壤有机质含量的预测效果优于LS-SVM和PCA-BPNN模型.说明不同土壤颗粒粒径会显著影响可见/近红外光谱对于土壤有机质含量的预测结果.

土壤有机质含量对土壤入渗能力及参数影响的试验研究

基于土壤质地为壤土的大田水分入渗试验,分析了有机质含量对大田土壤水分入渗能力和考斯加科夫入渗模型参数的影响。研究表明:土壤有机质对大田土壤入渗能力和入渗模型参数的影响都比较明显,土壤累积入渗量随着土壤有机质含量的增加而增大;入渗模型参数k和α值随土壤有机质含量的增加而减小。研究结果对于土壤入渗能力预测模型的建立和地面灌水技术参数的优化具有一定价值。

华南地区土壤有机质含量高光谱反演

为实现对土壤有机质含量的快速监测,在对土壤有机质含量作倒数变换的同时将土壤高光谱数据进行多种数据变换处理,筛选出与土壤有机质含量倒数变换后相关性最高的光谱指标,最后构建了土壤有机质含量高光谱反演的最佳模型,实现对土壤有机质含量的反演。结果表明:估算土壤有机质含量的最佳光谱指标为反射率一阶微分波段组合R(587,126*R(734,049)*R(1095,892),相关系数为0.769;在此基础上构建的土壤有机质含量高光谱反演模型最佳(Y=5×10^16x^3-5×10^10x^2+59471.0000x+0.1011),其决定系数R^2为0.65,均方根误差(RMSE)为0.040 mg/kg。将其验证样本预测值与实测值进行比较,平均相对误差为27.00%,RMSE为4.19 mg/kg。该验证结果证明利用该模型进行华南地区土壤有机质含量的快速监测是可行的。

土壤有机质含量对化肥氮素转化的影响

采用室内好气培养,分期采样,室内分析的研究方法,研究了土壤有机质含量对化肥氮素形态转化的影响。结果表明,化肥施入土壤后,土壤铵态氮供出量在培养前期(20d)随有机质含量的增加而增加,在培养中后期则并未表现出这种趋势;在不同培养阶段土壤硝态氮供出量与土壤有机质含量相关系数在0.8325￣0.9953之间,呈显著正相关;土壤无机氮供出量在培养至第7天、第20天时,与土壤有机质含量相关系数分别为0.973、0.9854,其相关性达到了极显著,不过在培养的中后期,二者的相关性并不明显。

土壤有机质含量对土壤入渗能力影响的试验研究

基于大田土壤水分入渗试验,分析了相同土壤质地(壤土)条件下,有机质含量对大田土壤水分入渗能力的影响;研究了在土壤有机质含量水平相近条件下,土壤水分入渗能力对土壤结构、土壤质地的反应。研究表明:土壤有机质对大田土壤入渗能力的影响十分明显;土壤累积入渗量随着土壤有机质含量的增加而增加;在土壤有机质含量水平相近条件下,土壤入渗能力随土壤密实程度的增大而减小,土壤质地由重到轻,土壤入渗能力增加。研究结果对于指导大田地面灌溉具有重要意义。

高光谱遥感土壤有机质含量信息提取与分析

通过分析室外实测的土壤光谱与室内测定的土壤化学成分之间的关系,利用单相关分析和线性回归等统计学方法,结合光谱微分技术,建立了武汉地区土壤有机质含量预测模型。选取精度较高的反射率对数的一阶微分模型应用到Hyperion影像中,获得了研究区土壤有机质分类图。

秸秆还田提升稻田土壤有机质含量与品质的生物效应研究（摘要）

如何提升稻田土壤有机质含量和品质，实现土壤肥力和水稻产量的协同提高，是近年来促进农业可持续发展的热点研究课题。水稻秸秆是稻田生态系统一项重要的有机资源，我国每年生产水稻秸秆约1．8亿t，秸秆还田既可解决因秸秆焚烧带来的环境污染和有机资源浪费问题，还可提升土壤有机质含量和品质、促进水稻养分吸收，

两种种植方式在秸秆还田条件下土壤有机质含量的变化规律

总结了棉花—棉花连作和大 (小 )麦—玉米 (大豆 )轮作两种种植方式在秸秆还田条件下6a间的土壤有机质含量变化的规律 ,得出在一定种植方式下长期种植 ,土壤有机质含量趋向某一定值 ,保持动态平衡。其中 ,在本区土壤条件下 ,大 (小 )麦—玉米 (大豆 )轮作方式的有机质含量呈增加趋势 ,最终趋于定值 2 2 5% ,达动态平衡 ;棉花—棉花连作方式的有机质含量略有下降 ,最终趋于定值 1 75% ,达动态平衡。

施用餐厨有机废弃物堆肥产品对设施蔬菜产量和土壤有机质含量的影响

为探明餐厨有机废弃物堆肥产品对设施蔬菜产量和菜地土壤有机质含量的影响,以普通商品有机肥为对照,在设施菜地开展了不同工艺生产的餐厨有机废弃物堆肥产品的大田应用试验。结果表明,施用餐厨有机废弃物堆肥产品,虽然可提高蔬菜产量,增加土壤有机质含量,但是也会导致土壤盐分含量和粗脂肪含量积累。总体来看,餐厨有机废弃物堆肥产品的肥效和普通商品有机肥基本一致,以采用传统好氧堆肥发酵工艺生产出的餐厨有机废弃物堆肥产品的性能更接近于普通商品有机肥。

麦秸还田对土壤有机质含量及夏玉米产量的影响

通过比较试验,对目前华北平原小麦-玉米一年两熟农作制度下麦秸还田与否对土壤有机质含量的影响及其动态性变化规律进行探索,以寻求最佳耕作措施.结果表明:不同耕作措施下,各处理麦收后的肥力基础相同.苗期、拔节期、大喇叭口期、抽雄吐丝期、灌浆期、成熟期的土壤有机质含量有差异,且随时间推移差异表现越明显.各期各处理平均值表明:麦秸不还田+免耕处理的土壤有机质含量最低,绝对值降低了1.24～2.11g/kg,相对值降低了90.073‰～153.270‰.为了作物高产,不断培肥地力,增加耕层土壤有机质含量,推广秸秆还田是一项行之有效的措施.

土壤有机质含量对春小麦产量贡献率的研究

收集、整理了黑龙江垦区 79个农场春小麦产量、土壤有机质含量和气候因子等资料 ,用多元正态回归方法 ,建立了黑龙江垦区春小麦产量与土壤有机质含量间关系的数学模型。

果园土壤有机质含量快速提升技术

快速培肥果园土壤已经成为越来越多的果园管理者的迫切需求。土壤有机质是土壤肥力的重要指标,提升其含量是果园土壤培肥的主要任务。理论上讲,在一定气候条件下,土壤有机质的增加速率是非常慢的,虽然可以通过大量施用堆肥提高土壤中有机碳的含量,但实际并非土壤有机质(腐殖质)的含量,也就是说基本上不可能在几年内实现土壤有机质含量的大突破。

利用杂草资源提高果园土壤有机质含量

杂草通常被认为是生长在对人类活动不利或有害于生产场地的植物，一般为非栽培的野生植物，是农业生态系统中对农作物的生长和产量产生重要影响的伴生植物。杂草具有耐不良环境、生长快、繁殖力强等优良特性，是重要的生物资源。杂草遍布大地，种类繁多，资源极为丰富。因此，寻找既有利于杂草资源保护又有利于或不影响农作物生育的途径，具有重要意义。

一种确定土壤有机质含量的新方法——厚度指数法

分析了腐殖质层厚度法和土壤有机质含量法存在的缺陷 ,提出了以土壤有机质含量的厚度为基础 ,以各类土壤中等肥力水平的有机质厚度为标准厚度来计算土壤有机质含量的厚度指数的方法——厚度指数法 。

应用微型近红外光谱仪快速检测桑园土壤有机质含量的方法

采用低功耗、便捷式微型近红外光谱仪建立土壤有机质(soil organic matter,SOM)含量的快速检测方法,对于桑园土壤肥力监测和精确施肥有重要意义。对采集的71份桑园土壤样品,使用便携式NIR光谱仪采集样品的NIR漫反射光谱,使用一阶求导(1stD)、标准正态变量变换(SNV)和均值中心化(MC)3种方法预处理光谱,应用偏最小二乘法(PLS)建立预测模型,并用竞争性自适应重加权法(CARS)和随机蛙跳法(Random Frog)2种方法优选特征波长、优化模型,提高模型的预测精度。结果表明,使用1stD、SNV和MC预处理组合方式效果最好,2种波长优选方法均可提高模型预测精度,其中Random Frog-PLS方法效果最佳,建模集均方根误差(RMSEC)和相关系数(RC)分别为0.46%和0.94,交叉验证集均方根误差(RMSECV)和相关系数(RCV)分别为0.62%和0.89。对37个未知桑园土壤样品进行验证,RMSEP和相关系数RP分别为0.64%和0.90,实测值与预测值的误差较小,相关性较高,表明模型预测能力较好。研究表明,将便携式微型近红外光谱仪用于SOM含量的快速分析,可以促进对桑园土壤肥力的高效管理。