【摘要】：土壤有機(jī)碳和全氮(Soil organic carbon和total nitrogen,SOC和STN)與農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中土壤生產(chǎn)力密切相關(guān),其空間分布主要受自然特征和人類活動(dòng)的影響。線性回歸模型假設(shè)土壤屬性與環(huán)境協(xié)變量(包括自然特征和人類活動(dòng))之間的關(guān)系是線性的。這在計(jì)量土壤學(xué)研究中存在問(wèn)題,因?yàn)檫@種關(guān)系主要是非線性的。盡管在丘陵或山區(qū)越來(lái)越多的研究認(rèn)識(shí)到利用自然特征可以提高預(yù)測(cè)土壤屬性的準(zhǔn)確性,但很少有研究考慮人類活動(dòng)的影響,特別是在平原地區(qū)。為此,本研究采用一種基于農(nóng)業(yè)土地利用方式修正的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(RBFNN_ALU)用來(lái)預(yù)測(cè)SOC和STN空間分布,從1 km×1 km網(wǎng)格中收集了248個(gè)不同農(nóng)業(yè)土地利用方式的土壤樣本,包括93個(gè)林地樣點(diǎn),98個(gè)水田樣點(diǎn)和57個(gè)園地樣點(diǎn)。將RBFNN_ALU的預(yù)測(cè)結(jié)果與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(RBFNN)、地理加權(quán)回歸模型(GWR)、基于農(nóng)業(yè)土地利用方式修正的多元線性回歸模型(MLR_ALU)、多元線性回歸模型(MLR)、基于農(nóng)業(yè)土地利用方式修正的普通克里格模型(OK_ALU)和普通克里格模型(OK)進(jìn)行對(duì)比。本文的主要結(jié)論如下:(1)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明SOC含量范圍為2.60~38.60 g kg~(-1),平均含量為19.85g kg~(-1),變異系數(shù)為0.45;STN含量范圍為0.08~3.57 g kg~(-1),平均含量為1.78 g kg~(-1),變異系數(shù)為0.47。不同農(nóng)業(yè)土地利用方式下SOC和STN含量存在顯著差異,即水田林地園地(p0.05)。(2)回歸分析表明,氣候?qū)OC和STN空間變異的影響程度分別為2.7%和2.0%;生物因素對(duì)SOC和STN空間變異的影響不顯著;成土母質(zhì)對(duì)SOC和STN空間變異的影響程度分別為1.3%和4.2%;土壤類型對(duì)SOC和STN空間變異的影響不顯著;地形對(duì)SOC和STN空間變異的影響程度分別為5.8%和18.5%;農(nóng)業(yè)土地利用方式在所有潛在因素中(包括自然特征和人為活動(dòng))影響最大,獨(dú)立解釋SOC和STN空間變化的能力分別為38.2%和50.9%。(3)空間分布模擬結(jié)果表明RBFNN_ALU模型在預(yù)測(cè)精度方面表現(xiàn)出最佳性能,與OK相比較,SOC和STN的相對(duì)提高度分別為21%和19%;而MLR在預(yù)測(cè)精度方面達(dá)到最差精度,與OK相比較,SOC和STN的相對(duì)提高度均為-14%。此外,RBFNN_ALU模型提供了有關(guān)SOC和STN空間分布模式的更詳細(xì)和準(zhǔn)確的描述,而MLR提供了有限的信息和有偏的描述。結(jié)果表明,考慮土壤屬性與環(huán)境協(xié)變量之間的非線性關(guān)系,以及人類活動(dòng)對(duì)土壤屬性的影響對(duì)于預(yù)測(cè)平原地區(qū)土壤屬性空間分布至關(guān)重要。
【圖文】：

圖 2-1 研究區(qū)域的土壤采樣點(diǎn)Fig 2-1 Soil sampling sites in the study area2 自然資源和社會(huì)經(jīng)濟(jì)概括研究區(qū)地處鄱陽(yáng)湖平原，平原分布較多而丘陵分布較少。從海拔來(lái)看，研究區(qū)最拔為 133 米，說(shuō)明研究區(qū)基本屬于平原地帶。其中，赤岸鎮(zhèn)屬低丘陵地帶，生態(tài)優(yōu)越，擁有森林總面積 10 萬(wàn)畝，年產(chǎn)林木 7000 余萬(wàn)，水田 7.2 萬(wàn)畝，年產(chǎn)優(yōu)質(zhì) 5 萬(wàn)噸；銀杏、深山含笑等產(chǎn)品及花卉苗木數(shù)萬(wàn)株，3 萬(wàn)畝綠色生態(tài)有機(jī)獼猴桃

圖 2-3 研究區(qū)水田、林地和園地Fig 2-3 Paddy fields, forests and orchard in the study area2.2 實(shí)驗(yàn)室樣品分析與數(shù)據(jù)處理樣品在研究區(qū)自然風(fēng)干后，，由實(shí)驗(yàn)人員統(tǒng)一帶回實(shí)驗(yàn)室并進(jìn)行磨碎過(guò)篩。具體地，品先在實(shí)驗(yàn)室風(fēng)干 30 天左右，然后，所有風(fēng)干土壤過(guò) 2.0 mm 篩子并對(duì)每個(gè)土壤品進(jìn)行繼續(xù)過(guò) 0.25 mm 的篩子，用來(lái)測(cè)定 SOC 和 STN（g kg-1）。采用重鉻酸鉀（K2Cr2O7）油浴加熱測(cè)定 SOC 含量；FossKjeltec 8400 全自動(dòng)凱氏氮儀測(cè)定 STN 含量。受采樣及實(shí)驗(yàn)室分析誤差的影響，SOC 和 STN 含量測(cè)量結(jié)果可能存在異常值，而對(duì) SOC 和 STN 空間分布與統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)生影響。在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和地統(tǒng)計(jì)學(xué)分時(shí)，需要對(duì)實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)獲取的 SOC 和 STN 含量進(jìn)行預(yù)處理，主要包括兩種方法：種是采用 3 倍的標(biāo)準(zhǔn)差（拉依達(dá)準(zhǔn)則法）對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值重新測(cè)量或者刪；另一種是為了保證所有樣品的有效性也可以對(duì)有異常的樣品進(jìn)行反復(fù)多次測(cè)量以定其含量，這樣既保證了樣品的分析精度，又可以最大限度的保留原有樣品數(shù)量。文選取第二種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)測(cè)定以保證樣品的有效性。
【學(xué)位授予單位】：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S153.6;F321.1

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本文編號(hào)：2663346