期刊文献+
共找到12篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
不同改良剂对绿化种植土改良效果研究 被引量:8
1
作者 张俊涛 李铤 《土壤与作物》 2018年第4期380-388,共9页
利用自主配制的改良剂改良绿化种植土,通过向种植土中按体积比1∶1添加不同改良剂,然后进行簕杜鹃盆栽试验,测定土壤理化性质及簕杜鹃叶片叶绿素(SPAD值)、株高、冠幅、根系活力及根系体积等指标,评估不同改良剂对绿化种植土的改良效果... 利用自主配制的改良剂改良绿化种植土,通过向种植土中按体积比1∶1添加不同改良剂,然后进行簕杜鹃盆栽试验,测定土壤理化性质及簕杜鹃叶片叶绿素(SPAD值)、株高、冠幅、根系活力及根系体积等指标,评估不同改良剂对绿化种植土的改良效果。结果表明:不同改良剂均可以不同程度地改善种植土理化性质;定植后140 d,添加改良剂的处理簕杜鹃株高、冠幅、叶片叶绿素含量、根系活力和根系体积均高于对照(CK0)(P <0. 05),其中T3 (堆肥产品+5%调理剂B+种植土)、T4 (堆肥产品+5%调理剂B+1. 0%微生物菌剂A+种植土)及T5 (堆肥产品+5%调理剂B+1. 0%微生物菌剂A+种植土)处理效果较好。利用Pearson对簕杜鹃生理指标和土壤理化指标相关性进行分析,结果表明,植物长势与其生长的土壤有机质含量、物理性质(通气度、入渗率及容重等)密切相关,而T3、T4和T5处理效果较好是与其使用的改良剂中添加了一定量生物炭混合物有关。 展开更多
关键词 改良剂 绿化种植土 簕杜鹃 生理生态 土壤理化性质
下载PDF
上海城市土壤理化性质空间分布及其对土壤污染物风险控制值的影响 被引量:1
2
作者 吉敏 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期327-333,共7页
为考察土壤理化性质的差异对土壤中污染物的风险控制值计算结果的影响,以上海为研究区采集296个土样进行土壤理化性质参数分析,参考《建设用地土壤污染风险评估技术导则》(HJ 25.3—2019)中的方法计算不同污染物的土壤风险控制值,并与... 为考察土壤理化性质的差异对土壤中污染物的风险控制值计算结果的影响,以上海为研究区采集296个土样进行土壤理化性质参数分析,参考《建设用地土壤污染风险评估技术导则》(HJ 25.3—2019)中的方法计算不同污染物的土壤风险控制值,并与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)中的风险筛选值进行比较。结果表明,研究区土壤为典型的黏性土壤特性,其土壤理化性质参数与HJ 25.3—2019推荐值有明显差异;土壤理化参数的取值主要影响挥发性有机污染物的风险计算结果;以研究区实测的土壤理化参数背景值来计算25种挥发性有机污染物在第一、二类用地的土壤风险控制值,结果与GB 36600—2018的风险筛选值相比存在不同程度的差异。采用Crystal Ball模型计算土壤容重(ρ_(b))、包气带土层孔隙水体积比(θ_(ws))、包气带土层孔隙空气体积比(θ_(as))和土壤有机碳质量分数(f_(oc))对土壤风险控制值的敏感性,4个参数敏感性排序为ρ_(b)>f_(oc)>θ_(ws)>θ_(as);污染物物理性质会影响土壤理化性质对土壤风险控制值计算的敏感性;研究区域土壤θ_(as)、θ_(ws)与HJ 25.3—2019推荐值差异较大,是造成土壤风险控制值计算结果与GB 36600—2018的风险筛选值存在差异的主要因素。 展开更多
关键词 城市土壤 土壤理化性质参数 挥发性有机污染物 土壤风险控制值
下载PDF
基于ANN下拖拉机发动机扭矩预测模型的研究
3
作者 姚鹏飞 王丹丹 王瑞红 《农机化研究》 北大核心 2024年第5期240-246,共7页
拖拉机的传动系统结构较为复杂,是拖拉机的重要组成部分之一。拖拉机在农业作业过程中的轴扭矩(AT)实时数据是实现变速器优化的重要依据之一。为此,以拖拉机参数(发动机扭矩、发动机转速、燃油消耗率、行驶速度、耕作深度和滑移率)及土... 拖拉机的传动系统结构较为复杂,是拖拉机的重要组成部分之一。拖拉机在农业作业过程中的轴扭矩(AT)实时数据是实现变速器优化的重要依据之一。为此,以拖拉机参数(发动机扭矩、发动机转速、燃油消耗率、行驶速度、耕作深度和滑移率)及土壤理化性质参数(SMC和CI)为输入,基于人工神经网络(ANN)估计拖拉机的轴扭矩(AT),并与传统的多元线性回归模型(MLP)进行对比分析。田间试验结果表明:基于ANN的模型在预测拖拉机AT数据时表现出更好的性能,可为提升拖拉机发动机管理系统提供技术参考与借鉴。 展开更多
关键词 拖拉机 车轴扭矩 土壤理化参数 多元线性回归 人工神经网络
下载PDF
灰色GM(0,N)模型在土壤田间持水量预测中的应用 被引量:5
4
作者 岳海晶 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2016年第1期19-22,共4页
基于田间持水量测定试验数据及土壤理化参数测定试验数据,运用灰色预测理论对田间持水量与土壤理化参数的关联度进行分析,建立以土壤密度、土壤粉粒质量分数、土壤黏粒质量、土壤有机质质量分数为输入变量的GM(0,N)土壤田间持水量预测... 基于田间持水量测定试验数据及土壤理化参数测定试验数据,运用灰色预测理论对田间持水量与土壤理化参数的关联度进行分析,建立以土壤密度、土壤粉粒质量分数、土壤黏粒质量、土壤有机质质量分数为输入变量的GM(0,N)土壤田间持水量预测模型。对所建模型进行残差检验、关联度检验、后验差检验证明所建模型是可行的,实现了少数据、贫信息情况下利用土壤常规理化参数对土壤田间持水量的预测。 展开更多
关键词 田间持水量 土壤理化参数 灰色预测 模型分析
下载PDF
冻融土壤Philip入渗模型参数的非线性传输函数模型研究 被引量:2
5
作者 沈婧 樊贵盛 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期42-48,共7页
为满足季节性冻土地区越冬期间储水灌溉管理的需求,基于山西省汾河灌区季节性冻土的冬季大田土壤水分入渗试验,得到了120组Philip入渗模型参数实测样本,借助MATLAB软件,建立了以土壤温度、有机质质量分数、土壤含水率、土壤体积质量、... 为满足季节性冻土地区越冬期间储水灌溉管理的需求,基于山西省汾河灌区季节性冻土的冬季大田土壤水分入渗试验,得到了120组Philip入渗模型参数实测样本,借助MATLAB软件,建立了以土壤温度、有机质质量分数、土壤含水率、土壤体积质量、物理性黏粒量为输入因子、以Philip入渗模型参数吸渗率和稳渗率为输出因子的多元非线性传输函数模型,并用实测资料对该模型进行了精度检验。结果表明,预测参数的相对误差均小于11%,预报精度在可接受范围之内。 展开更多
关键词 冻融土壤 土壤理化参数 土壤传输函数 Philip入渗模型参数 非线性预测
下载PDF
秸秆还田对土壤理化参数及冬小麦形态特征和光合性能的影响 被引量:2
6
作者 张茜茜 王海峰 《节水灌溉》 北大核心 2019年第12期18-22,26,共6页
为研究秸秆还田处理对土壤理化参数和冬小麦的影响,通过大田试验对黄淮海平原区的冬小麦进行秸秆覆盖处理,探讨秸秆还田对土壤理化参数及冬小麦形态特征和光合性能的影响机理。结果显示,秸秆还田导致土壤含水量显著增加,但土壤N和P含量... 为研究秸秆还田处理对土壤理化参数和冬小麦的影响,通过大田试验对黄淮海平原区的冬小麦进行秸秆覆盖处理,探讨秸秆还田对土壤理化参数及冬小麦形态特征和光合性能的影响机理。结果显示,秸秆还田导致土壤含水量显著增加,但土壤N和P含量显著降低,而对土壤K含量没有产生显著影响;秸秆还田显著增加冬小麦的叶面积,且使气孔的空间分布更加规则,从而有效提高叶片的净光合速率,最终增加冬小麦的穗粒数和千粒重。 展开更多
关键词 秸秆还田 冬小麦 土壤理化参数 形态特征 光合性能
下载PDF
基于Kostiakov二参数入渗模型参数的BP预测 被引量:1
7
作者 舒凯民 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2016年第10期1-5,共5页
基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以... 基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以及90min累积入渗量H进行了预测值与实测值的精度比较,结果显示对入渗系数k实现BP预测的平均相对误差为6.082 3%,入渗指数α的平均相对误差为1.045 9%,90min累积入渗量H的平均相对误差为4.973 5%,三者的平均相对误差值均在7%以下,预测精度较高,预测效果较好,表明以土壤基本理化参数为输入变量的BP神经网络预测是可行的。研究结果为获取准确的入渗参数提供技术手段,进而为提高农业灌溉水管理水平和灌水效率提供支撑。 展开更多
关键词 耕作土壤 Kostiakov二参数入渗模型 入渗参数 土壤基本理化参数 BP预测模型
下载PDF
盐碱土壤Philip入渗模型参数的非线性预报模型 被引量:1
8
作者 沈婧 樊贵盛 《中国农村水利水电》 北大核心 2017年第8期46-51,共6页
基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为200组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,构建了以土壤全盐量、有机质量、含水率、容重、黏粒和粉粒含量为输入因子,Philip入渗模型参数吸渗率S和稳渗率A为输出因子的多... 基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为200组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,构建了以土壤全盐量、有机质量、含水率、容重、黏粒和粉粒含量为输入因子,Philip入渗模型参数吸渗率S和稳渗率A为输出因子的多元非线性预报模型,并用实测资料对该模型进行了精度检验。结果表明:对入渗参数预测的相对误差均小于10%,误差较小,模型预报精度较高,可满足实际应用的需要。研究结果在为盐碱地灌溉灌水技术参数的合理确定提供技术手段的同时,也为进一步优化盐碱地的改良方法提供了理论依据。 展开更多
关键词 多元非线性预报 Philip入渗模型 盐碱地 土壤理化参数
下载PDF
考虑黄土结构变形的Philip入渗模型参数预报
9
作者 舒凯民 樊贵盛 《人民黄河》 CAS 北大核心 2016年第9期143-148,共6页
基于黄土高原区区域尺度大田耕作土壤的水分入渗试验,考虑黄土备耕头水地土壤结构的变形特性,建立了Philip半理论半经验入渗模型参数的BP神经网络预报模型,实现了以土壤基本理化参数为输入变量、Philip模型参数为输出变量的BP预报。对Ph... 基于黄土高原区区域尺度大田耕作土壤的水分入渗试验,考虑黄土备耕头水地土壤结构的变形特性,建立了Philip半理论半经验入渗模型参数的BP神经网络预报模型,实现了以土壤基本理化参数为输入变量、Philip模型参数为输出变量的BP预报。对Philip模型中吸湿率S、稳渗率A以及90 min累计入渗量的预测值与实测值进行比较,结果显示:吸湿率S的平均相对误差为1.41%,稳渗率A的平均相对误差为2.81%,90 min累计入渗量的平均相对误差为1.75%,三者的平均相对误差值均在3%以下,预测精度很高。这表明以土壤基本理化参数为输入变量的BP神经网络预测是可行的,考虑备耕头水地土壤结构变形使得BP预报结果更符合土壤水分入渗实际状况。 展开更多
关键词 大田耕作土壤 土壤结构变形 Philip入渗模型参数 土壤基本理化参数 BP预报模型
下载PDF
土壤田间持水量的非线性预报模型研究
10
作者 岳海晶 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2015年第11期76-79,84,共5页
基于大田耕作土壤理化参数试验以及田间持水量测定试验数据,首先利用单因素法分析了土壤结构、有机质含量和土壤质地与田间持水量的关系;在单因素分析的基础上建立了具有不同输入变量的土壤田间持水量非线性多元模型结构,利用MATLAB程... 基于大田耕作土壤理化参数试验以及田间持水量测定试验数据,首先利用单因素法分析了土壤结构、有机质含量和土壤质地与田间持水量的关系;在单因素分析的基础上建立了具有不同输入变量的土壤田间持水量非线性多元模型结构,利用MATLAB程序语言对不同模型结构进行了非线性回归分析,最终选定回归系数均显著且平均误差最小(5.608%)拟合度最高(0.799 3)的模型结构作为田间持水量的最佳非线性预报模型,并进行实例预测验证其可行性,实现了利用土壤常规理化参数对田间持水量的预测。 展开更多
关键词 田间持水量 土壤理化参数 非线性预报模型 模型分析
下载PDF
基于分形维数的不同林龄新疆杨对土壤理化特性的影响分析 被引量:12
11
作者 热依拉.木民 玉米提.哈力克 +2 位作者 塔依尔江.艾山 阿依加马力.克然木 王文娟 《土壤通报》 CAS 北大核心 2018年第2期313-319,共7页
选取新疆南部阿克苏市郊柯柯牙防护林不同林龄新疆杨(Populus alba var.pyramidalis)林下土壤为研究对象,以裸露地为对照,通过野外采样和室内分析,基于分形维数模型研究了不同种植年限新疆杨土壤颗粒分形维数(D)特征及其主要影响因素。... 选取新疆南部阿克苏市郊柯柯牙防护林不同林龄新疆杨(Populus alba var.pyramidalis)林下土壤为研究对象,以裸露地为对照,通过野外采样和室内分析,基于分形维数模型研究了不同种植年限新疆杨土壤颗粒分形维数(D)特征及其主要影响因素。结果表明:不同年限新疆杨土壤D值处于2.2693~2.7104之间,明显高于裸露地(D=2.0545)(P<0.05),由高到低依次为22年生>15年生>6年生;在土壤深度10~30 cm和30~50 cm时,22年生防护林地D值较大,其它年龄林地各土层D值变化幅度不明显(P>0.05)。该防护林内各养分含量均高于裸露地,其差异显著(P<0.05),随杨树年龄的增长而增加。林地内土壤可溶性盐总量比裸露地降低了73%,其差异显著(P<0.05),随着杨树年龄的增长,土壤pH值及水溶性盐总量趋于降低。土壤颗粒分形维数与粉黏粒、土壤有机质、速效钾、全氮、有效磷、碱解氮、HCO_3^-等土壤理化参数呈显著正相关关系,与粗砂粒、Ca^(2+)、Mg^(2+)、SO_4^(2-)、Cl^-、K^++Na^+等呈显著负相关,与全磷和pH值相关性不大(P>0.05)。研究表明,柯柯牙人工防护林水土保持措施对土壤改良效益显著,随着种植年限的延长其效果越来越明显。 展开更多
关键词 分形维数 土壤理化参数 土壤颗粒组成 土壤养分 土壤可溶性盐
原文传递
Effects of Tamarisk shrub on physicochemical properties of soil in coastal wetland of the Bohai Sea 被引量:1
12
作者 HE Xiuping WANG Baodong +5 位作者 XIE Linping XIN Ming WANG Wei WANG Zicheng ZHANG Wenquan WEI Qinsheng 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2016年第5期106-112,共7页
There are many different and even controversial results concerning the effects of Tamarisk on the physicochemical properties of soil. A year-round monitoring of soil salinity, p H and moisture is conducted beneath the... There are many different and even controversial results concerning the effects of Tamarisk on the physicochemical properties of soil. A year-round monitoring of soil salinity, p H and moisture is conducted beneath the Tamarisk shrub in a coastal wetland in the Bohai Sea in China, to ascertain the effects of Tamarisk on the physicochemical properties of soil in coastal wetland. Compared with the control area, the soil moisture content is lower around the area of the taproot when there is less precipitation in the growing season because of water consumption by Tamarisk shrub. However, the soil moisture content is higher around the taproot when there is more precipitation in the growing season or in the non-growing period because of water conservation by the rhizosphere. The absorption of salt by the Tamarisk shrub reduces the soil salinity temporarily, but eventually salt returns to the soil by the leaching of salt on leaves by rainfall or by fallen leaves. The annual average soil moisture content beneath the Tamarisk shrub is lower than the control area by only 6.4%, indicating that the Tamarisk shrub has little effect on drought or water conservation in soils in the temperate coastal wetland with moderate annual precipitation. The annual average salinity beneath the Tamarisk shrub is 18% greater than that of the control area, indicating that Tamarisk does have an effect of rising soil salinity around Tamarisk shrubs. The soil p H value is as low as 7.3 in summer and as high as 10.2 in winter. The p H of soil near the taproot of the Tamarisk shrubs is one p H unit lower than that in the control area during the growing season. The difference in p H is less different from the control area in the non-growing season, indicating that the Tamarisk shrub does have the effect of reducing the alkalinity of soil in coastal wetland. 展开更多
关键词 coastal wetland Tamarisk soil physicochemical parameter
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部