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作者: 王(16900); 张(14239); 李(14007); 刘(13203); 陈(8718); 杨(6898); 晓(6409); 赵(5577); 周(5466); 华(5155); 吴(5032); 文(4713); 林(4460); 丽(4431); 明(4411); 伟(4354); 志(4341); 孙(4214); 黄(4095); 徐(3967); 玉(3703); 平(3540); 军(3363); 红(3298); 胡(3201); 朱(3150); 郭(3141); 建(3077); 艳(2829); 春(2779)

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陕西省土壤信息系统的设计与建立

[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版) [作者] 刘京常庆瑞刘淼岳庆玲

为了充分利用土壤资源,实现土壤资源的信息共享,为陕西省农业资源的开发利用提供科学依据,文章介绍了陕西省土壤信息系统的框架及内容,并提出了系统的建造方法,利用Visual Basic 6.0结合GIS开发组件MapObject 2.1,建立了具有属性数据及空间数据管理与分析功能的陕西省土壤信息系统,实现了对陕西土壤的数字化及系统化管理。

关键词：土壤 GIS 信息系统陕西省

土壤信息系统的形成发展与建立

[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版) [作者] 魏永胜常庆瑞刘京

土壤信息系统是近年来国内外土壤学研究的热点和前沿学科之一 ,在国民经济和解决全球问题中发挥着重要作用。系统结构、土壤 -土地一体化数据库和精确农业应用研究是当前中国土壤信息系统研究的热点 ,在研究中应注意解决数据采集、更新、编码和应用的开发等问题

关键词：土壤信息系统数据库数据处理

陕西省土壤无机碳的时空分布特征及影响因素

[期刊] 中国农业科学 [作者] 冯晓琳张楚天许晨阳耿增超胡斐南杜伟

【目的】土壤无机碳对于调节全球碳循环有重要作用，然而我国区域尺度上土壤无机碳的分布特征及影响因素尚不明确。对陕西省土壤无机碳时空分布和关键影响因子进行研究可为明确无机碳在陆地生态系统碳循环中的作用和地位提供参考和依据。【方法】收集陕西省1980s和2010s两期的65个和142个土壤样本以及相关的地形因素、气候条件、土地利用类型、植被状况和土壤性质数据，采用方差分析和随机森林（Random Forest,RF）模型分析土壤无机碳含量的时间和空间分布特征，并探讨土壤无机碳含量变化的影响因素。【结果】陕西省1980s各区域的土壤无机碳含量表现为：陕北>关中>陕南；与1980s相比，2010s陕北土壤无机碳含量下降了31.5%，关中地区基本保持不变，陕南小幅度上升。1980s到2010s,0—100 cm剖面上不同土层无机碳含量的降幅范围为20.6%—27.7%，其中以0—20和80—100cm土层降幅最大。随机森林模型分析表明，年平均降水量、容重、pH是影响1980s和2010s土壤无机碳含量变化的重要因素，在年平均降水量450—650 mm时土壤无机碳含量最高；土壤无机碳含量随着pH的增加而增加；低容重土壤无机碳含量高于高容重土壤。【结论】总体来看，陕西省土壤无机碳含量呈现从北向南逐渐降低的趋势。与1980s相比，2010s陕西省表层土壤和陕北地区整个土壤剖面无机碳含量显著下降，1980s和2010s陕西省土壤无机碳含量主要受年平均降水量、pH、容重的调控。

关键词：土壤无机碳时空分布随机森林模型陕西省

土壤信息系统建造研究——以江苏省大丰市为例

[期刊] 南京农业大学学报 [作者] 潘剑君孙维侠靳婷婷

介绍了江苏大丰市土壤信息系统的建造框架及内容；讨论了土壤信息系统的建造技术，特别是有关土壤属性的编码和图形线划的数字化仪输入技术；进行了土壤信息系统的土壤数据处理和分析，并对几个重要的相关问题进行了探讨。

关键词：土壤信息系统建造江苏省大丰市

基于GIS的陕西省土壤有机碳估算及其空间差异分析

[期刊] 资源科学 [作者] 刘宪锋任志远林志慧

本文旨在估算陕西省土壤有机碳密度和储量及分析其空间差异特征,为准确评价陕西省土地质量以及环境质量提供参考。利用陕西省第二次土壤普查数据,采用土壤类型法计算了陕西省各土壤类型不同土层深度的土壤有机碳密度和储量,建立了以土属为单元的土壤有机碳空间数据库,分析其空间差异特征,并对影响土壤有机碳的自然和人为因素进行分析。结果表明:0~20cm、0~100cm和全剖面土层中土壤有机碳平均密度分别为3.886kg/m2,8.955kg/m2,10.548kg/m2,0~20cm、0~100cm和全剖面土层中土壤有机碳的储量分别为7.744亿t,17.845亿t,21.020亿t。土壤有机碳密度在空间上呈现...

关键词：陕西省 GIS 土壤有机碳空间差异

利用土壤信息系统进行水稻施氮量决策初探——以江苏省大丰市为例

[期刊] 南京农业大学学报 [作者] 潘剑君房世波孙维侠陈丽艳

以江苏省大丰市为例 ,介绍了利用土壤信息系统 ,以目标产量法为依据 ,进行水稻施氮量决策的具体思路与做法 ,并展示了初步尝试的结果

关键词：土壤信息系统水稻施氮量决策目标产量法江苏省大丰市

贺胜桥镇土壤肥料信息系统的研制

[期刊] 华中农业大学学报 [作者] 黄魏贺立源蔡崇法

在中文Windows98开发平台上 ,以中文VFP(VisualFoxPro) 6 .0为开发工具 ,利用湖北省咸宁市贺胜桥镇第二次土壤普查数据 ,结合农业部的两个行业标准 ,开发了贺胜桥镇土壤肥料信息系统。本系统首先将土壤普查数据以数据库的形式加以保存 ,分别建立了土壤属性数据库、行政编码库和配方施肥参数库三个数据库。以此为基础 ,开发了五个应用模块 ,分别为地力评价、土壤改良、综合查询、配方施肥和肥料供需预测。此外 ,还集成了帮助系统、记事本和计算器等辅助模块。作为一项探索性的工作 ,本研究是计算机技术、信息技术和土壤肥料、植物营养技术集成的尝试。目前建立的贺胜桥镇土壤肥料信息系统属于农业...

关键词：计算机农业应用土壤肥料信息系统作物营养与施肥 VFP

陕西省猕猴桃园土壤重金属含量及污染风险评价

[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版) [作者] 李晓彤岳田利胡仲秋赵旭博

【目的】研究陕西省眉县与周至县猕猴桃果园土壤重金属含量,并对其污染风险进行评价。【方法】于2012-10,在陕西猕猴桃主产区眉县和周至县10个猕猴桃果园采集40个土壤样品,采用电感耦合等离子质谱法(ICPMS)测定铬、铜、砷、镉、汞与铅含量,并计算各重金属元素的单因子污染指数和综合污染指数。【结果】眉县土壤中铬、铜、砷、镉、汞与铅含量平均值分别为(77.68±8.84),(42.39±6.19),(29.12±1.56),(0.18±0.02),(0.054±0.017)与(7.03±2.46)mg/kg;周至县土壤中铬、铜、砷、镉、汞与铅含量平均值分别为(87.86±5.86),(50.02...

关键词：猕猴桃果园土壤重金属污染风险陕西省

陕西省采矿业污染农田土壤中Cd、Pb的释放特征

[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版) [作者] 王力杨亚提王爽李荣华张增强冯静陈雅梁楚涛麻乐乐康雪婧

【目的】研究陕西省采矿业污染农田土壤中Cd、Pb的分布及其释放特征。【方法】以采自陕西凤县、潼关、洛南某铅锌矿区污染农田土壤(FX、TG、LN)为研究对象,测定不同粒径土壤中Cd、Pb的总量和有效态量,并对不同农田土壤中Cd、Pb的化学形态进行了探讨,采用批处理法对FX、TG、LN土壤中Cd和Pb的释放动力学特征进行了分析。【结果】3个矿区污染农田土壤Cd总量均严重超标,TG和LN土壤Pb总量也达超标水平,FX、TG和LN土壤中Cd、Pb总量分别达到了107.84,218.62,179.29mg/kg及208.93,2 216.61,1 046.24mg/kg。3种土壤不同粒径土样中Cd、Pb...

关键词：铅锌矿区土壤 Cd Pb 粒径效应

陕西省丹汉江流域典型县土壤侵蚀的地貌分布特征

[期刊] 北京林业大学学报 [作者] 王星李占斌李鹏高海东

为揭示陕西省丹汉江流域典型县土壤侵蚀的空间分布特征,利用地理信息系统技术,通过对石泉县和商南县土壤侵蚀强度分布图和DEM图的叠加,得到土壤侵蚀强度在坡度、坡向、高程、起伏度等地貌因子的空间分布状况。结果表明:研究区水土流失程度较高,土壤侵蚀强度以轻度和中度为主。不同坡度、高程、起伏度下的水土流失面积比例、土壤侵蚀综合指数和土壤侵蚀强度均呈现单峰分布,平地的水土流失面积接近0,不同坡向的土壤侵蚀强度分布差异不显著。不同土壤侵蚀强度的最大值随着坡度升高而增大,但却随着高程的升高而减小。各土壤侵蚀强度的起伏度分布特征均很相似。此结论可为陕西省丹汉江流域中游地区水土保持规划和水土流失治理提供决策依据和...

关键词：丹汉江流域地理信息系统土壤侵蚀地貌特征

基于遥感与随机森林算法的陕西省土壤有机质空间预测

[期刊] 自然资源学报 [作者] 齐雁冰王茵茵陈洋刘姣姣张亮亮

遥感数据作为反映土壤组成结构及植被生长状况的数据源,借助辅助环境因子的土壤属性预测在数字土壤制图中日益受到重视。论文运用随机森林(Random Forest,RF)算法,基于AWIFS(分辨率56 m)和MODIS(分辨率250 m)遥感数据及501个实测样点数据对陕西省土壤有机质空间分布状况进行预测,并对预测精度进行估算。结果表明陕西省土壤有机质含量以南部的秦岭山地区和大巴山区为最高,土壤有机质含量大于25 g·kg~(-1),黄土高原南部处于中等水平,大部分在16~25 g·kg~(-1)之间,关中平原和汉中低山丘陵区含量偏低,大部分在13~25 g·kg~(-1),而黄土高原北部和风沙滩区含量大部分低于10 g·kg~(-1)。基于AWIFS影像的预测效果要优于MODIS影像,成像日期对有机质预测的影响不大。基于RF模型的土壤有机质预测精度在设定的不同抽样百分比条件下,独立验证数据集的平均误差大部分不超过3 g·kg~(-1),预测值与实测值的相关系数在0.7以上。高程是影响土壤有机质预测的最重要因子,当影像的分辨率降低时,样点分布的地理经纬度和坡度对土壤有机质预测的影响上升,植被因子的影响程度下降。

关键词：多分辨率遥感数据随机森林算法土壤有机质预测陕西省