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土壤特性与麦类作物信息的空间变异性研究

薛亚锋  
【摘要】: 精细农业日益成为高新农业技术研究的热门领域,土壤特性与作物信息的空间变异性研究是发展精细农业所必需的技术支撑。以往的研究重点是土壤特性或作物产量的空间变异性研究,对于作物生长性状的空间变异性研究有所欠缺,而作物的生长性状是联系土壤与作物产量的重要因素,需要深入研究。基于上述认识,本文在江苏省“211”工程及重点高校建设项目(跨流域调水和节水工程新技术及应用),以及江苏省水利动力工程重点实验室的支持下,以南方地区土壤特性、冬小麦生长性状及产量信息为研究对象,系统研究了其空间变异特征及相关关系。本文主要结论及创新点如下: (1)经典统计分析表明,在本研究条件下(45m×45m区域,5m×5m网格布点),土壤特性均属于中等变异性,其中土壤体积含水率变异程度较为接近。冬小麦各生育期群体叶面积指数属于中等变异性,旗叶叶绿素含量及株高均属于弱变异性,产量信息的变异性也较弱。各变量分布趋势基本符合正态分布。确定了小尺度条件下各变量的合理采样数目,既使工作量最小,数学期望也满足一定的精度要求。研究表明,在当置信水平为95%,精度要求为Δ=0.05x时,各变量合理采样数均少于实际采样点数,采样数目满足研究要求。 (2)研究表明,土壤特性及冬小麦作物信息具有区域化变量特征,即既具有随机性,又具有结构性。多数区域变量符合球状模型,部分指标的半方差函数符合线性无基台模型,极少数变量不具有半方差结构。土壤养分特性的相关距离与冬小麦作物信息相比,总体上较小。表明作物信息的连续性程度较高,变异程度比土壤养分特性低。本次研究各区域变量相关距离均大于实际采样间距5m,表明采样间距满足空间变异评价的需要。地质统计学理论的引入弥补了单纯采用经典概率统计法对作物信息进行分析的片面性。 (3)通过Kriging估值计算以及利用Sufer 8.0绘制空间分布图,直观地反映了各区域变量在空间上的变异及分布规律。空间分布图相关分析可知,土壤特性与冬小麦生长性状及产量信息具有一定的对应关系。土壤特性作为一个整体对作


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