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基于多维分形法的土壤养分空间预测  
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【英文篇名】 Spatial Prediction of Soil Nutrients Based on Multi-dimensional Fractal Methods
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【作者】 陈光; 高然; 张世文; 张立平; 叶回春; 黄元仿;
【英文作者】 Chen Guang; Gao Ran; Zhang Shiwen; Zhang Liping; Ye Huichun; Huang Yuanfang; College of Resources and Environment; China Agricultural University; College of Water Conservancy and Hydropower; Hebei University of Engineering; College of Earth and Environment; Anhui University of Science and Technology; Key Laboratory of Digital Earth Science; Institute of Remote Sensing and Digital Earth; Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 中国农业大学资源与环境学院; 河北工程大学水电学院; 安徽理工大学地球与环境学院; 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室;
【文献出处】 农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2015年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 土壤养分; 空间预测; 多维分形克里格; 普通克里格;
【英文关键词】 Soil nutrients Spatial prediction Multifractal Krige Krige;
【摘要】 采用多维分形克里格插值法(Multifractal Krige,Mkrige)对土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾4种土壤养分进行空间预测,并以普通克里格法为参照对比,从传统统计学参数、积累曲线、多维分形图像、多维分形参数和特异值等方面深入分析Mkrige法空间预测的效果。结果表明:无论何种分形程度的土壤养分,Mkrige法预测值的积累曲线、多维分形参数和多维分形图像都与实测值最接近;Mkrige法较好地保持了原始样本数据的特异值区,真实反映土壤养分空间分布的混沌状态,空间预测效果较优。土壤有效磷、有机质、全氮和速效钾分形程度依次降低;分形程度越高,Mkrige法空间预测效果越优。
【英文摘要】 Soil is a continuous spatial-temporal heterogeneity with high spatial variability. Soil nutrients are important parts of soil,and scientific and effective spatial prediction of the spatial variability of soil nutrients is the foundation of sustainable utilization of soil. The multi-dimensional fractal( multifractal)Krige method( Mkrige) with Krige method as a reference was used to simulate four types of soil nutrients, i. e., soil organic matter, nitrogen, phosphorus and potassium. Effectiveness of spatial ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(41071152、41471186); 公益性行业(农业)科研专项资助项目(201103005-01-01); 农业部科研杰出人才及创新团队资助项目(2012)
【更新日期】 2015-09-10
【分类号】 S158
【正文快照】 引言土壤是一个时空连续变异体,具有高度的空间异质性。土壤养分是土壤的重要组成部分,是植物营养元素的源泉。土壤养分关系到土壤的结构、可耕性、持水率、保肥供肥特性及生产性能,采用科学有效的空间预测方法揭示土壤养分空间异质性是实现土壤可持续利用的基础。土壤养分空间

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