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土壤養分分析不同方法的比較

速測儀問答土壤養分速測儀2019-03-26 11:46:40

  土壤分析有两个重要方面,一是养分,二是土壤含水量。 然而,营养分析需要取样。 使用土壤钻和取样盒获得具有代表性的合适土壤样品是分析的重要前提。。 获取样品后,我们将使用土壤养分测试仪对土壤养分进行分析和测试。。

  在土壤養分的抽樣分析中,往往可以獲得許多土壤養分屬性,許多研究方法已經發現土壤養分之間有很好的相關性。有鑒于此,本研究利用各種土壤養分之間的相關性,預測並比較了普通克裏金法和協克裏金法在中等區域尺度上的空間插值,試圖推動中等區域土壤養分空間插值的研究。

土壤養分分析不同方法的比較

  序克裏金法、逆距離加權插值法和徑向基函數插值法主要用于研究大量土壤養分的空間變異。然而,應用協克裏金法研究土壤養分的空間變異仍然很少。現有研究主要集中在不同采樣量下土壤養分的協克裏金插值或土壤養分與海拔關系的協克裏金插值,大多局限于常規的田間試驗地塊。

  1。正态分布检验和描述性统计分析表明,土壤采样点速效钾符合正态分布:有机质、速效氮和速效磷经对数或Box-Cox转换后符合正态分布:土壤养分元素变异系数为13。05 % ~ 40 %。63 %,表现出中等变异强度:土壤养分之间的相关性一般达到0。显著水平,表明土壤养分之间存在显著相关性。

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  2。度试验参数分析表明,土壤有机质、碱解氦、速效磷和速效钾的预测精度较高。从相对误差最小均方误差来看,COK法碱性水解氮的准确度有了显著提高( 2。87 % ),其次是有效钾( 2。19 % ),有机物( 1。31 % ),有效磷( 0): RR表现出最高的有机质( 39。10 % ),接着是碱性水解氮( 13。 36 % ),有效钾( 1。83 % ),有效磷( 1.36 % )。因此,在中等尺度上采样数相同的情况下,COK方法充分考虑了土壤养分间互相关的影响,整合了更多的空间信息,实现了更宽范围内的最佳无偏估计。

  3。許多研究發現,用COK進行插值時,輔助因子的相關度越高,COK方法的插值效果越好:然而,它大多基于規則場水平,輔助因子很少涉及同一采樣點的其他養分。在本研究中,來自土壤采樣點的各種養分被用作協變量來參與COK插值。進一步證實,在中等區域尺度上,利用顯著相關的土壤養分因子參與COK插值可以有效減小預測誤差範圍,提高插值的整體精度。另外,由于數據采集的局限性,本文沒有考慮地形、氣候和河流對該區域插值精度的影響,需要進一步研究。


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