鉴于经典采样和空间采样存在的局限性,提出了一种旨在寻找典型点的目的性采样设计方法。该方法通过分析与目标地理要素空间分布具有协同变化关系的环境因子,提取地理要素空间变化的典型模式,进而在典型模式上布设样点,即可获得典型点,从而减少所需样本量。以位于黑龙江鹤山农场的2个研究区为例,分别选择土壤厚度和表层有机质2个土壤属性,通过对土壤属性空间变化的4个协同环境因子进行模糊c均值聚类,获得对应土壤属性空间变化模式的环境因子组合;根据其模糊隶属度结果设计典型点并进行采样,最后结合典型点的属性值与环境因子组合模糊隶属度结果,采用加权平均模型得到土壤属性空间分布图,反映了土壤属性随地形变化的连续性分布。基于独立野外验证点,选择了4个评价指标对所得属性图进行定量评价。结果表明:2个研究区验证点集的预测值和观测值一致性指数均较高,可见本研究提出的方法是一种有效的样点布设方法。研究还对在每一环境组合类设计不同数量典型点所得土壤属性制图结果的差异进行了讨论,认为典型点增多并不一定能提高土壤属性空间推测的精度。

土壤-景观推理模型(soil land inference model,SoLIM)在提高土壤普查效率和精度、降低普查成本方面具有显著优势,已经在美国得到推广应用(Shiet al.,2004;杨琳等,2009;2010)。SoLIM中专家知识可以通过基于规则的方法或者基于案例推理的

在传统控制图的设计原理中，往往假定过程观测数据来自某一标准分布，而实际中，过程分布有可能未知或者很难获取。针对这种情况，文章提出了基于变点模型的非参数控制图（简称为SW-控制图）：首先推导证明了Wilcoxon秩和统计量的数学性质；其次设计了非参数控制图，并利用蒙特卡洛抽样法进行计算机模拟，结果显示SW-控制图与标准化的次序秩控制图(简称为SR-控制图)相比，SW-控制图不仅提高了对小漂移的检测效率，而且比SR-控制图更稳健；最后，结合实例来说明SW-控制图在实际中的应用。

文章在改进型指数加权移动平均（IEWMA)■控制图的基础上，考虑样本均值在控制图受控区域的实际位置，提出了一种变采样间隔（VSI)IEWMA ■控制图。采用马尔科夫链构建了VSI IEWMA ■控制图的状态转移矩阵，并推导其平均报警样本个数和平均报警时间。仿真结果表明，针对不同的均值偏移大小，引入VSI特性显著提高了传统固定采样间隔IEWMA ■控制图的性能，且通过与传统VSI EWMA ■控制图比较可以发现，VSI IEWMA ■控制图的性能更加优越，尤其是针对过程均值参数产生较小偏移的情形。

在长期田间试验基础上,分别利用数值模拟方法(Numerical Simulation,NS)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型构建江南平原土地整治区典型林地的土壤水分运动模型,并对土壤贮水量进行预测。NS模型校正结果表明,该模型虽能较好地预测林地土壤含水量动态变化,但是NS模型对训练期和验证期0~60cm土层贮水量预测的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为11.09和8.29mm,而ANN预测的RMSE分别为4.17和4.08mm,说明ANN的预测效果好于NS模型。最后,敏感性分析结果表明ANN预测精度对输入参...

我国多数地区经过两次土壤普查以及科研工作者的野外调查,积累了一定数量的土壤样点"(已有样点")。本文在充分整合已有样点的基础上,提出了逐次、高效地设计补充样点的方案,它包括3个步骤:首先,确定已有样点集的空间代表范围"(可推测范围");然后,将已有样点集不能代表范围内的每一个栅格都看作一个候选样点,计算每一个候选样点的可扩推范围,选择可扩推范围最大的点作为第一个补充样点;最后,基于已有样点和补充样点更新样点集的空间代表范围图。重复以上过程,直至新样点集的空间代表范围能够覆盖整个研究区。该方法在充分利用已有样点资源的基础上,不仅能够确定补充样点的数量、位置,而且能够给定补充样点的重要性次序,在采样资源有限的情况下,为采样者合理地选择样点提供了重要依据。

为了探索出一套适合河北省土壤养分快速测定的方法,本研究对河北省典型土壤类型土壤样品进行了改进的测定方法与常规方法测定硝态氮结果的相关性分析,同时比较了土壤养分状况系统研究法(ASI)与常规方法测定土壤有效P,K,Cu,Fe,Mn,Zn结果的相关性,结果表明改进方法测定的硝态氮、ASI法测定的土壤有效P,K,Cu,Fe,Mn,Zn与我国常规化学方法测定值呈显著正相关。

试论书目控制的目的性吴起立，李朝晖（郑州轻工业学院图书馆４５０００２）文献数量的激增和文献载体的日趋多样化，加上文献的社会作用不断扩大，是书目控制产生的主要背景。所谓书目控制就是以文献作为控制对象，以书目、书目系统为控制手段，掌握各类型文献的物质形式...

不同覆被条件下土壤质量演变规律的研究是持续利用森林土壤资源的基础(Naeletal.,2004)。由于山地地表起伏不定且植被在空间分布上表现出不同的格局,导致了森林土壤巨大的空间变异性,并给森林土壤研究造成了巨大的障碍。国外不少学者利

本文基于Wilcoxon符号秩（Signed Rank，SR）检验统计量，提出了一种非参数自适应指数加权移动平均（Adaptive Exponentially Weighted Moving Average，AEWMA）控制图。所提出的AEWMA SR控制图结合了非参数统计量的稳健受控性能以及自适应控制图良好的整体偏移检测特性。同时，为了提高固定采样间隔下的非参数AEWMA SR静态控制图对异常偏移的检测效率，本文进一步研究了可变采样间隔（Variable Sampling Intervals，VSI）下的非参数AEWMA SR动态控制图设计问题。使用了Markov链方法计算控制图的精确平均运行链长（Average Run Length， ARL）和平均报警时间（Average Time to Signal， ATS）等性能指标。通过仿真分析比较了VSI AEWMA SR控制图、FSI AEWMA SR控制图和VSI EWMA SR控制图的统计性能。结果表明，所提出的VSI AEWMA SR控制图能兼顾对于不同大小偏移的敏感性，且变采样间隔的动态策略能显著提高控制图的检测效率。

【目的】系统研究中国典型土壤硝化特性与土壤性质的关系,从而为采取针对性的措施提高氮肥利用率和减少环境污染提供理论基础。【方法】采用室内培养的方法,通过控制施氮量、温度、水分含量对中国13种不同土壤的硝化作用进行研究,并探讨了土壤硝化作用与土壤性质的关系。【结果】通过"S"形曲线方程模拟得出,土壤最大硝化作用速率(Kmax)以黄绵土最高,其次是红油土,砖红壤为最小。硝态氮累积达到最大所需要的时间(t0)以水稻土为最长,其次是砖红壤和棕壤,以燥红土和灌淤土最小。土壤最大硝化作用速率(Kmax)与土壤pH均呈显著正相关(P<0.05),与土壤无定形铁含量成显著负相关(P<0.05),但达到最大硝化速...

[目的]测定色季拉山林线附近3种典型植被下土壤有机碳(SOC)及其组分含量,并分析其相关性以及与土壤理化性质的关系,探讨色季拉山典型植被类型下土壤有机碳及其组分特征,为该区域森林经营和管理提供参考。[方法]以西藏色季拉山林线3种典型植被类型(草甸、灌丛和乔木林)下0～20 cm土层土壤为研究对象,选择9个取样点采集0～10和10～20 cm土层土壤样品,测定土壤样品有机碳(SOC)及其组分(轻组有机碳(LFOC)、重组有机碳(HFOC)、可溶性有机碳(DOC)、微生物量碳(MBC)、颗粒有机碳(POC)和易氧化有机碳(EOC))的含量,并对土壤有机碳及其组分与土壤理化性质的相关性进行分析。[结果]草甸、灌丛和乔木林3种植被下,土壤SOC、MBC和HFOC含量表现为灌丛>乔木林>草甸,在灌木、乔木林和草甸土壤的0～10 cm土层,其SOC含量分别是96.34,95.85和66.15 g/kg,MBC含量分别为1 540.96,611.02和511.40 mg/kg,HFOC含量分别为61.75,58.65和41.02g/kg;而在10～20 cm土层,其SOC含量分别为65.76,57.43和30.97 g/kg,MBC含量分别为289.90,184.02和84.15 mg/kg,HFOC含量分别为40.77,31.26和19.57 g/kg,且均以0～10 cm土层高于10～20 cm土层。土壤EOC、POC和LFOC含量表现为乔木林>灌丛>草甸,且均随着土层的加深而降低,在乔木林、灌丛和草甸土壤的0～10 cm土层,EOC含量分别为23.97,21.84和14.26 mg/kg,POC含量分别为30.11,24.94和12.96 g/kg,LFOC含量分别为12.55,1.93和1.21 g/kg;而在10～20 cm土层,EOC含量分别为11.83,10.62和4.68 mg/kg,POC含量分别为9.79,6.29和5.32 g/kg,LFOC含量分别为5.50,0.77和0.43 g/kg。草甸、灌丛和乔木林土壤的有机碳组分中,SOC与EOC、HFOC,EOC与POC和HFOC,以及POC与LFOC之间均呈显著正相关关系(P<0.05),且在乔木林土壤中,SOC与MBC、土壤含水率呈正相关关系,但其在灌丛林和草甸中相关性不明显。[结论]草甸、灌丛和乔木林土壤的有机碳及其组分之间存在差异性,说明色季拉山林线附近典型植被下土壤的有机碳及其组分受到植被类型的影响,且其分布具有表聚性。

对三峡库区重庆缙云山4种典型林分(针阔叶混交林,常绿阔叶林,楠竹林和灌木林)林地土壤的抗蚀性指标进行主成分分析,并以农地土壤作对照,研究表明,可将衡量土壤抗蚀性的13个指标压缩为7个最佳指标。用抗蚀性指标主成分分析综合指数表明4种林分林地土壤抗蚀性为:灌木林(45.51)>混交林(41.94)>阔叶林(32.65)>楠竹林(23.35);重庆缙云山土壤从表层到底层抗蚀性能呈下降趋势(49.32,41.86,32.03,27.11)。通过模糊聚类分析可将重庆缙云山不同土地利用类型不同层次的19个土壤样本划分为抗蚀性强度不同的3类。

为了探明湖南省郴州市典型土壤在中国土壤系统分类中的归属,选取郴州市8个典型土壤剖面,通过查阅资料、野外调查取样和室内分析,参照《中国土壤系统分类检索(第三版)》和中国土壤系统分类土族和土系的划分标准,确定其诊断层、诊断特性及在中国土壤系统分类中的归属。结果表明:8个典型供试土壤剖面含有暗瘠表层、淡薄表层、黏化层、低活性富铁层、雏形层5个诊断层,铁质特性、铝质现象、准石质接触面、土壤水分状况(常湿润、湿润)、土壤温度状况(热性)5个诊断特性与现象;由此检索出富铁土、淋溶土、雏形土、新成土4个土纲;湿润富铁土、湿润淋溶土、常湿雏形土、湿润雏形土、正常新成土5个亚纲;黏化湿润富铁土、铝质湿润淋溶土、铁质湿润淋溶土、酸性常湿雏形土、铁质湿润雏形土、湿润正常新成土6个土类;普通黏化湿润富铁土、普通铝质湿润淋溶土、红色铁质湿润淋溶土、铁质酸性常湿雏形土、红色铁质湿润雏形土、普通铁质湿润雏形土、普通湿润正常新成土7个亚类;黏壤质硅质混合型酸性热性—普通铁质湿润雏形土等8个土族;建立了上洞系(43-CZ01)、五一系(43-CZ02)等8个土系。此研究实现了郴州市典型土壤在中国土壤系统分类中的归属,对中国土壤系统分类中的土壤水分状况提出建议;增添了郴州市多种类型土壤的基础属性信息,为土壤调查制图和农业生产指导等提供了依据。