考虑有机质含量及分解度的草炭土导热系数模型改进

土壤导热系数是决定土层传热性能的主要参数,影响到地温分布、土壤环境及作物生长。高有机质土的导热系数受到有机质组分直接影响,而目前土壤导热系数模型缺乏对有机质含量及分解度的考虑。该研究采用稳态比较法测定了未冻结及冻结状态下的草炭土导热系数,分析了不同层位原状草炭土性质对导热系数的影响,对比了10余种土体导热系数计算模型对草炭土的适用性,并以此提出了改进模型。结果表明:1)各层位草炭土在未冻结状态下导热系数相近(0.51~0.66 W/(m·K)),而冻结后导热系数层间差异明显(1.00~1.62 W/(m·K)),表明冻结极大地改变了土体物质组成,而有机质含量及分解度显著影响着土体的传热性质;2)考虑了干密度及组分权重的土体导热系数模型对草炭土的预测适用性更佳,但准确度仍然难以达到理想效果;3)基于土体性质的影响程度及计算模型的原理,引入草炭土有机质含量O_(c)及分解度D_(d)计算草炭土导热系数,建立了改进模型,提高了参数模型准确率(R^(2)>0.75)。研究成果可为季冻草炭土分布区的农业耕作及工程建设提供参数依据,同时可作为高有机质土体热物理性质研究的理论参考。

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》.

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。

光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质(SOM)含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数logR、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/logR、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(logR)′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数(1/logR)′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法建立SOM含量估测模型。结果表明:(1)1/R和(1/R)′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R^(2)_(val)均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R^(2)_(val)均高于0.90;(2)5、10 nm光谱分辨率对于1/R和(1/R)′光谱变换下的MLSR与PLSR估测SOM含量的精度都较高,为较适宜的光谱分辨率;(3)SOM含量估测的光谱分辨率并非越高越好,适度的降低光谱分辨率以及选择合适的光谱变换方法,不仅可以减少数据处理的工作量,也可以提高SOM含量的估测精度。

有机无机复合肥中有机质含量测定误差来源分析

有机无机复合肥中有机质是影响化肥性能的重要因素,有机质含量是判定有机无机复合肥产品品质的一个关键指标,其准确测定非常重要。结合《有机无机复混肥料》(GB/T 18877—2020)中有机质含量试验数据处理公式,对有机无机复混合料中有机质含量测定的误差来源进行分析,得出误差主要来源于计算误差、氧化校正系数误差、经验转换系数误差和无机物干扰误差的结论,可为将来分析技术的改进提供参考。

耕地有机质含量演变规律——以新乡市为例

通过养分监测、相关性分析,研究1982—2021年河南省新乡市土壤有机质的演变状况,评估新乡市施肥、增产相关措施的有效性,并预测新乡市耕地有机质的发展前景。结果表明,近40年间全市大田土壤有机质平均每年增加0.25 g/kg,至2021年,全市平均耕地有机质含量达到19.77 g/kg,为国家Ⅳ级水平,预计2030年全市土壤有机质含量将突破20.00 g/kg。相关性分析表明,粮食产量与土壤有机质同步增长,但是有机质含量达到14.63 g/kg后增产效能逐渐趋于平衡,再增加有机质浓度,产量甚至降低。分析结果还表明土壤类型的不同及种植作物种类的不同也是导致全市耕地质量存在明显差异的原因。通过对相关数据的分析,充分说明土壤养分监测网监测结果基本能够代表大田土壤养分含量,并能够为评估大田土壤养分含量及耕地质量提供有力的指标。

泥炭质土中有机质含量对泥浆性能的影响研究

钻孔灌注桩在特殊地层施工时,泥浆的性能是维持钻孔稳定的关键因素之一。本研究以云南某房地产项目桩基施工使用泥浆护壁钻孔灌注桩为工程背景,进行室内试验配置,探究不同有机质泥炭质土对护壁泥浆比重、粘度、胶体率、失水率、泥皮厚度、pH值等指标性能的影响。通过试验发现:(1)泥炭质土介质的存在会使得膨润土泥浆产生失水量增大、胶体率降低、泥皮性状变差等不利作用;(2)泥浆“受损”程度受到泥炭质土中的有机质含量的影响,当有机质含量越高时,对护壁泥浆的“不良作用”就越大,使泥浆的各项性能指标发生显著改变;(3)泥炭质土介质下泥浆性能发生改变降低混凝土桩身强度。

土壤有机质含量的高光谱特性及其反演

目的应用高光谱技术阐释土壤有机质光谱规律及对有机质在土壤中的含量进行定量分析,为土壤肥力测定和评价提供指导。方法利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量。通过对获取的土壤样品高光谱反射率进行倒数、导数、对数和标准化比值变换,运用统计单相关方法进行分析。结果确定了511 nm波长为诊断土壤有机质含量的敏感波段,采用450～750 nm可见光波段反射率均值对507～516 nm敏感范围反射率均值进行标准化比值处理后获得的有机质诊断指数(OII)对土壤有机质含量的估算精度较高,它们存在着简单的线性相关关系。结论土壤有机质诊断指数(OII)反演模型为土壤肥力的快速测定提供了新的途径。

秸秆、有机肥及氮肥配合使用对水稻土微生物和有机质含量的影响

通过大田试验,研究了秸秆还田、施用有机肥和氮肥对水稻土微生物和土壤有机质含量的影响。试验结果表明:(1)在秸秆还田的情况下,增施氮肥(0-330kg/hm2范围内)可促进秸秆的的腐解;(2)秸秆还田、施用有机肥和氮肥中的单一措施均能不同程度地增加水稻土壤细菌、真菌、放线菌的数量;(3)综合运用秸秆还田、施用有机肥和氮肥措施能协同增加土壤微生物数量,提高土壤生物量态氮和有机质含量,以秸秆还田量为6000kg/hm2、施用有机肥量为4500kg/hm2、施用氮肥量为240kg/hm2效果较佳。

成土母质对水稻土高光谱特性及其有机质含量光谱参数模型影响的初步研究

以青紫泥 (BlueclayeyPaddysoil,BP)和红黄泥 (RedPaddysoil,RP)为例 ,研究发育于不同母质的水稻土高光谱和SOM含量光谱参数模型的差异性。结果表明 ,发育于河湖沉积物的BP的反射系数总体上高于发育于第四纪红色粘土母质的RP ,在与铁的氧化物有关的吸收波段 ,RP的吸收特性较BP强 ;RP的一阶微分的变化趋势总体上也比BP剧烈 ,特别是与铁的氧化物相关的波段及 2 2 0 0nm处 ;BP与RP的SOM的光谱参数模型所包含光谱波段的个数和位置有较大的差异 。

基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型比较

以土壤多样化的陕西省横山县为研究区域,比较了3种基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型,在实验室利用ASD Field Spec FR地物光谱仪对横山县野外采集的土壤样品进行光谱测定,并通过重铬酸钾氧化容量法测定土壤有机质含量。然后对原始光谱反射率的倒数进行微分运算获得其一阶导数光谱,将原始光谱反射率、一阶导数光谱分别与土壤有机质含量进行相关性分析,得到相关性系数r较高的特征波段的一阶导数光谱,直接建立基于一阶导数光谱的多元线性逐步回归分析(MLSR)模型。同时针对这些相关性系数较高的特征波段的一阶导数光谱进行主成分分析(Principal component analysis,PCA),利用主成分分析得到的结果分别建立BP神经网络反演模型(PCA-BP)和多元线性逐步回归分析模型(PCA-MLSR)。用上述3种方法进行土壤有机质含量反演,并对3种反演结果进行精度验证与比较。实验分析结果表明:在3种模型中,基于主成分分析结果构建的PCA-BP模型在土壤有机质含量反演中决定系数(R2)最高,为0.893 0,均方根误差(RMSE)为0.118 5%;其次为运用全部主成分PCA分析结果构建的多元线性逐步回归模型,R2为0.740 7,RMSE为0.161 3%;而采用一阶导数光谱反射率构建的多元线性逐步回归模型中,最佳反演模型R2仅为0.689 9,RMSE为0.171 0%。由此说明,PCA-BP模型有机质含量反演精度明显高于多元线性逐步回归模型,利用全部主成分进行多元逐步回归,其有机质含量反演精度优于仅用累计方差贡献率大于90%的主成分进行多元逐步回归的精度,可以更好地反演土壤有机质的含量。

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。

有机质含量对水泥土强度影响的室内定量研究

采用对盐城泻湖相软土掺入不同含量的有机质作为试料土,进行了大量的水泥加固室内试验。对试验结果进行了分析,提出了不同有机质含量软土水泥加固后的室内无侧限抗压强度的预测公式,同时建立了不同有机质含量的试料土经水泥加固后的室内强度比与有机质含量之间的定量关系,该定量关系式可以有效地对有机质含量在5.5%～17.5%的水泥加固后的无侧限抗压强度进行定量的预测。

向海洪泛湿地土壤全氮、全磷和有机质含量及相关性分析

对霍林河流域向海国家级自然保护区内天然洪泛湿地在距主河道不同距离处分层采集土壤样品 ,对其全氮、全磷和有机质含量的空间变化规律进行分析探讨。结果显示 ,全氮、全磷和有机质的含量在空间上的变化趋势为随距离河道距离的增加和采样土层深度的增加而降低 ,表明洪泛作用对洪泛湿地土壤中全氮、全磷和有机质含量的影响随着距离河道距离的增加和土层深度的增加而降低。对全氮、全磷和有机质含量的相关性进行了分析 。

新疆南部土壤有机质含量的高光谱特征分析

土壤有机质含量是衡量土壤肥力的一个主要指标,也是影响土壤光谱特性的一个重要因素,本研究以南疆地区的草甸土、灌淤土、盐土、水稻土、4种主要土壤类型为研究对象,通过野外调查取样和室内理化分析与光谱测试,研究了土壤有机质含量与土壤光谱特征的关系,结果表明土壤去有机质后光谱反射率不管在全波段还是在紫外、可见光和近红外波段都有明显的提高;反射率经不同形式的数学变换后与有机质含量的相关性有所变化,其中倒数与对数变换后在360～520 nm波段经倒数变换后相关系数有所提高,而在520～1 072 nm波段相关系数反而有所降低,而一阶微分变换后相关系数变化起伏波动较大,缺乏规律性,最显著的效果是个别波段相关性得到增强;利用光谱反射率与反射率的一阶微分均能较好的预测土壤有机质含量,反射率在600.5 nm处预测有机质的精度为72.3%,反射率的一阶微分在539.2 nm处预测有机质的精度为87.0%。

烧失量法测定土壤有机质含量的实验条件探究

烧失量法是测定有机质含量的可靠手段,以其方便、快捷、经济等优点被广泛应用于土壤学、地质学、湖泊学等研究中。但由于对煅烧过程的研究较少,煅烧条件的选择不统一,使得不同实验条件下测定结果的可比性较差。本研究使用带烧失称重系统的马弗炉,对中国北方有机质含量不同的三种类型土壤进行了烧失量测定实验,通过观察土壤重量随温度和时间变化的连续失重过程,对煅烧温度、煅烧恒温时长、样品量及升温速率等实验条件进行了系统研究,确立了烧失量法适宜的实验条件组合。实验结果表明：升温速率宜选择3℃/min;样品量建议选用3~5 g,有机物含量低的样品可适量增加;不同类型土壤的适宜煅烧温度略有差别,黑土和栗钙土建议选用550℃,而黑垆土选用500℃或550℃;恒温2h可获得较为稳定的烧失量结果。

施用膨润土对土壤含水量和有机质含量的影响

通过田间条件下砂滤管试验 ,研究了不同膨润土施用量及有机物料对砂土土壤含水量和有机质含量的影响。结果表明 ,施用膨润土和有机物料能显著地提高砂土土壤含水量和有机质含量 ,且二者存在明显的交互作用 ,差异达极显著水平。施用膨润土能明显增加土壤有机质的累积量 ,说明在施用同样有机物料的前提下 。

基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

监测土壤有机质含量状况，可为土壤肥力诊断及土壤资源的合理开发利用提供科学依据。本研究通过对南疆191个水稻土样品的反射率数据进行连续统去除处理后，构建了有机质连续统去除光谱指数并提取了850 - 1 380、1 380 - 1 550、1 730 - 2 150、2 150 - 2 380 nm 4个波段的吸收特征参数，据此建立了多种定量反演模型。结果表明：经连续统去除后，有机质的吸收特征得到了有效放大，不同有机质含量的连续统去除曲线在850 - 1 380 nm，其有机质含量与连续统去除值呈正相关，与吸收面积呈负相关，而在1 730 - 2 150 nm波段则呈现相反的规律。反射率连续统去除值与有机质含量的相关性要优于反射率与之的相关性，而反射率一阶微分与连续统去除一阶微分与有机质的相关性差异不明显。不同有机质光谱指数模型之间的建模参数与预测能力差异不大，但均只具备初略估测有机质的能力。吸收特征参数模型中，仅有850 - 1 380 nm 波段的面积归一化最大吸收深度（NMAD850-1380nm）所建模型具有较好的定量预测能力。以反射率、反射率连续统去除、反射率一阶微分、反射率连续统去除一阶微分所建的PLSR模型均具有较好的预测能力，相对分析误差均大于2.00。所有模型中，连续统去除一阶微分（CR′）模型的决定系数与相对分析误差最高，分别为0.91、2.58，均方根误差最低，其值为5.62，具有最好的预测能力。

基于FOD和SVMDA-RF的土壤有机质含量高光谱预测

为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理化分析和室内光谱测定,依据光谱的平均反射率建立支持向量机分类模型(SVMAD),并对不同土质高光谱原始反射率分别经0^2阶(间隔0.2)的分数阶微分处理,构建归一化光谱指数(NDI),分析NDI和SOM之间的二维相关性,并筛选敏感的NDI指数,以此建立不同FOD的随机森林(RF)模型,并以不同土质中的最佳模型进行组合,构建新的SVMDA-RF模型。结果表明:基于光谱平均反射率的SVMDA对土壤质地的分类正确率可达100%;分数阶微分耦合光谱指数具有放大波长间与SOM有关隐含信息的能力,经FOD提升敏感指数的数量在0.6阶时达到峰值,但黏壤土的敏感指数数量远大于沙质土;由不同FOD敏感指数建立的RF模型中,砂质土在1.2阶的模型最佳(RC^2=0.962,RP^2=0.920,RMSEP为0.435 g/kg,RPD为3.658),黏壤土在0.6阶的模型最佳(RC^2=0.942,RP^2=0.944,RMSEP为0.554 g/kg,RPD为4.316);经最佳模型组合后的SVMDA-RF模型,砂质土和黏壤土的模型精度都有所提高,其中RC^2=0.980,RP^2=0.979,RMSEP为0.481 g/kg,RPD为7.004。研究成果可为快速评估荒漠土壤有机质含量提供依据。