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塔里木盆地北缘盐土有机碳含量的贝叶斯地统计预测  
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【英文篇名】 Bayesian geostatistical prediction of soil organic carbon contents of solonchak soils in northern Tarim Basin,Xinjiang,China
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【作者】 伍维模; 王家强; 曹琦; 吴嘉平;
【英文作者】 WU Wei-mo; WANG Jia-qiang; CAO Qi; WU Jia-ping; College of Environmental and Resources Sciences; Zhejiang University; College of Plant Science; Tarim University; Institute of Islands and Coastal Ecosystems;
【作者单位】 浙江大学环境与资源学院; 塔里木大学植物科学学院; 浙江大学海岛海岸带研究所;
【文献出处】 应用生态学报 , Chinese Journal of Applied Ecology, 编辑部邮箱 2017年 02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】 土壤有机碳; 空间预测; 贝叶斯地统计; 盐土;
【英文关键词】 soil organic carbon; spatial prediction; Bayesian geostatistics; solonchak soil;
【摘要】 准确预测土壤有机碳的空间分布,对于土壤资源开发和保护、应对气候变化和生态系统健康都具有重要意义.本文以塔里木盆地北缘盐土1300 m×1700 m样地为试验区,采集5~10 cm深度土壤样品144个,构建土壤有机碳含量的贝叶斯地统计空间预测模型,并以普通克里格、序惯高斯模拟和逆距离加权方法为对照,评价贝叶斯地统计对土壤有机碳含量的预测性能.结果表明:研究区土壤有机碳含量处于1.59~9.30 g·kg~(-1),平均值为4.36 g·kg~(-1),标准偏差为1.62 g·kg~(-1);半方差函数符合指数模型,空间结构比参数值为0.57;利用贝叶斯地统计方法,获得了土壤有机碳含量的空间分布图以及评价预测不确定性的预测方差、上95%分位数、下95%分位数分布图;与普通克里格、序惯高斯模拟和逆距离加权方法相比,贝叶斯地统计方法具有更高的土壤有机碳含量空间预测精度,显示出该方法对土壤有机碳含量预测的优越性.
【英文摘要】 Accurate prediction of soil organic carbon( SOC) distribution is crucial for soil resources utilization and conservation,climate change adaptation,and ecosystem health. In this study,we selected a 1300 m×1700 m solonchak sampling area in northern Tarim Basin,Xinjiang,China,and collected a total of 144 soil samples( 5~(-1)0 cm). The objectives of this study were to build a Bayesian geostatistical model to predict SOC content,and to assess the performance of the Bayesian model for the prediction of SOC conten...
【基金】 国家自然科学基金项目(40961028)资助~~
【更新日期】 2017-03-29
【分类号】 S153.6
【正文快照】 本文由国家自然科学基金项目(40961028)资助This work was supported by the National Science Foundation of China(40961028).2016-07-06 Received,2016-11-21 Accepted.土壤有机碳是土壤的重要性状,其含量影响到土壤肥力、植物生长与作物产量的高低[1-2].提高土壤有机碳含量

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