基于地统计学的植烟土壤碳氮含量空间变异性研究

周旭东; 申云鑫; 濮永瑜; 沈广材; 施竹凤; 何永宏; 杨明英; 杨佩文; 《江苏农业科学 》 2024 北大核心

摘要：有机碳和全氮含量是影响土壤肥力与作物产量的重要土壤因子,区域内土壤碳氮含量的分布情况直接影响作物生产.通过解析云南省保山市烟区土壤碳氮含量空间分布情况,为区域植烟土壤肥力改良和优质烤烟生产提供科学依据和数据支撑.对保山市5县(区)72个植烟土壤点进行采样,测定土壤容重、田间持水量、土壤含水量、土壤酸碱度、有效土层厚度、土壤全氮含量和土壤有机碳含量等7项指标,采用径向基函数神经网络模型和克里格法建立土壤碳氮含量与土壤理化因子间的相关关系,预测土壤有机碳含量和全氮含量的空间分布特征.土壤碳氮含量与理化指标间的相关性分析表明,土壤全氮含量与土壤容重、土壤pH值呈显著负相关关系(P<0.05),相关系数分别为-0.235、-0.170;土壤有机碳含量与田间持水量、土壤含水量呈极显著正相关关系(P<0.01),相关系数分别为0.555和0.452;土壤有机碳含量与土壤pH值呈显著正相关关系,相关系数为0.190;土壤有机碳含量与土壤容重呈极显著负相关关系,相关系数为-0.636;土壤碳氮关系可用线性回归方程y=10.69+4.37x(r2=0.137,n=72)表示;土壤平均全氮含量2.01 g/kg,土壤平均有机碳含量为33.60 g/kg,土壤平均碳氮比为16.71.径向基函数神经网络模型较多元回归模型对验证样点土壤全氮含量和有机碳含量的预测值与实际观测值的相关系数分别提高0.037和0.031,表明土壤理化因子与土壤碳氮含量之间的复杂关系能够通过径向基函数神经网络模型更准确地描述出来;47个验证点预测结果误差分析表明,与普通克里格法和回归克里格法相比,径向基函数神经网络模型和普通克里格法相结合的方法明显减低了土壤有机碳和全氮含量预测结果的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差.保山市5县(区)土壤碳氮含量由北向南存在明显差异,相关性分析结果表明,植烟区内的土壤理化因子对土壤有机碳含量和全氮含量的影响较大.因此,在烤烟生产上,应根据预测结果因地制宜,针对不同区域制定施肥方案,合理调控有机肥和氮肥的施用,保障烤烟高质量生产.

关键词： 地统计学 土壤碳氮含量 空间分布 径向基函数神经网络模型 变异性

 全文链接 请求原文