生物炭基肥对水稻土理化性质、作物产量及化肥减量的影响

化肥的长时间偏施是耕地土壤退化的重要因素,为探讨生物炭基肥对农田土壤-水稻系统的影响,本研究基于长期单作的水稻田,以水稻为供试材料,设置5个处理,探究水稻土壤理化性质、水稻产量及化肥施用量对生物炭基肥施入的响应。结果表明,生物炭基肥能改善土壤理化性质。其中,BC处理能有效提高土壤pH值,OBF处理对土壤有机质及磷含量的提升效果较好,OIBF处理有助于提升土壤中的氮及钾含量,IBF处理则对土壤中有效态中量元素的增加更有利。同时,炭基肥的施入能提高水稻产量。结果显示,经OIBF处理,水稻的单穗最重,穗实粒数最多,结实率最高,相应的理论产量也最高,达9 915 kg·hm^(-2)。炭基肥的施入降低了化肥用量。综合而言,炭基肥的施入能有效改善肥料偏施带来的土壤退化,及后续的作物产量问题,而有机无机炭基肥的配施效果最理想。

阿勒泰地区草地表层土壤容重的空间格局分析

本研究旨在探讨新疆阿勒泰地区表层土壤容重与草地退化之间的关系。以实测数据为基础,结合气象和地面等多源数据,利用地理信息系统和遥感平台,加权叠加插值出草地表层土壤容重的空间分布格局。结果表明,1)土壤容重与NDVI海拔、年均气温、年均降水量、≥10℃年积温和湿润度6个生态因子极显著相关(P<0.01),其中与≥10℃年积温呈正相关;通过多因子空间插值模型的构建和结果检验,获得研究区草地表层土壤容重的空间分布格局,平均相对预测精度为86.06%。2)研究区草地表层土壤容重从中部和南部向两侧递减,在西南-东北方向上呈低-高-低的分布趋势,平均值为1.465 0g·cm-3。3)从草地类型看,温性荒漠土壤容重最大,为1.712 3g·cm-3,高寒草甸最小,为0.542 7g·cm-3;按土壤类型分,灰棕漠土容重最大,为1.611 9g·cm-3,黑毡土容重最小,为0.685 1g·cm-3。

基于机器学习的阿勒泰地区草地地下生物量估测与数字制图

为精准估算草地地下生物量,分析其水平及垂直空间格局,实现草地地下生物量(BGB)的数字制图。调查了2015年阿勒泰地区草地生长季节(6-8月)的生态要素和地下生物量。以地理位置、地形、气候、土壤和植被中的代表性信息为基础,基于机器学习算法估测研究区0~30 cm的草地地下生物量,并根据估测结果利用空间插值法得到地下生物量的空间分布格局,最终实现草地地下生物量的数字制图。结果表明:1)相比偏最小二乘回归(PLS)和随机森林模型(RF),支持向量机模型(SVM)在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层地下生物量的估测中表现出最高的精度,验证集数据的精度(R2)依次为0.77、0.67和0.69,相应的RMSE为245.56、98.81和63.58 g·m^(-2)。从空间插值的效果看,反距离权重插值(IDW)优于径向基函数插值(RBF)和张力样条插值(SPL)。2)进一步比较了不同估测模型与空间插值方法间的组合能力,结果显示,在阿勒泰地区的草地地下生物量研究中,SVM+IDW是可靠的估测模型和空间化方法的组合。在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层的草地地下生物量数字制图的R2为0.73、0.64和0.60,RMSE为269.73、10^(8).14和73.01 g·m^(-2)。3)阿勒泰地区草地地下生物量均值为1265 g·m^(-2),是全国平均值的两倍,与全球平均水平相当。其中,高寒草甸的地下生物量最大,为2908.50 g·m^(-2),温性荒漠的地下生物量最小,为776.84 g·m^(-2),全区草地地下生物量共计1.27×10^(8) t(≈0.13 Pg)。全区草地地下生物量的空间变化明显,整体上自北向南,由山地向平原呈递减的趋势。

人工种草对红壤理化性质的影响

研究了人工种草对南方地区红壤理化性质的影响。与天然草地相比,人工草地的土壤水分高0.93%~3.01%、容重低-0.48~0.11 g/cm^3、总孔隙度高-4%~18%、pH值高0.59~0.83、有机质含量高0.3~0.65 g/kg、碱解氮高26.25~49 mg/kg、速效磷高0.039~0.065 mg/kg;多年生草地与一年生草地相比,土壤水分低2.08%、容重低0.59g/cm^3、总孔隙度高22%、pH值低0.24、有机质含量高0.35g/kg、碱解氮高22.75 mg/kg、速效磷高0.026 mg/kg。试验结果表明:与天然草地相比,人工种草能有效改善红壤理化性状,利于红壤的改良;多年生草地的改良效果优于一年生草地。

基于CVOR与3S技术融合的赣南脐橙园系统质量评估

【目的】本研究旨在构建针对脐橙园的园地CVOR指数模型,对赣南脐橙园系统进行质量评估。【方法】在生态系统健康评价CVOR理论框架下,以赣南典型脐橙产区寻乌县境内的脐橙园为研究对象,从人工生态系统的组分出发,结合自然要素和人为活动等多源数据,借助GIS软件和遥感平台,研究寻乌脐橙园的质量格局及驱动力。【结果】寻乌脐橙园的基况分指数(C)和VOR分指数(VOR)在空间分布上存在较明显的区别。相关性检验结果显示,两个分指数间的相关系数为0.13。CVOR指数与两个分指数的相关系数分别为0.60和0.84,表明CVOR指数可以作为表征脐橙园的系统状况和基况水平的综合指数。寻乌全县脐橙园的CVOR指数介于0~0.85之间。高质量的脐橙园主要连片分布于吉谭镇西部、文峰乡东部、澄江镇中部和南桥镇中部,最优质的地块在吉谭镇的圳下村、古丰村和兰贝村。低质量脐橙园在各乡镇呈散乱分布,质量最差的地块处于丹溪乡的双村村。交通条件、地块集聚程度和产量是决定寻乌县脐橙园质量及空间分布的主控因子。【结论】寻乌县脐橙园的系统质量总体良好,但部分脐橙园仍有质量提升的空间。所构建的CVOR指数模型可用于表征脐橙园的系统质量,可为其他园地系统的质量评估提供思路。