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土壤肥力空间变异分析及施肥管理区划分--以中国四川为例

MOHAMED AHMED SAID METWALLY IBRAHIM

土壤肥力空间变异分析及施肥管理区划分--以中国四川为例

MOHAMED AHMED SAID METWALLY IBRAHIM1
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作者信息

  • 1. 南京农业大学
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摘要

深入了解土壤性状空间变异规律为进一步实施土壤养分可持续管理措施、以实现降低土壤退化风险及提升农作物产量奠定了基础。迄今为止,人们对四川盆地土壤性状的空间变异规律以及管理分区的了解仍不够深入,并且当地传统的农业管理措施普遍存在施肥不均衡的现象,致使该地区的土壤退化和资源消耗风险较高。本研究旨在通过评估四川盆地部分地区土壤性状的空间分布特征将耕地划分为适当的管理区,为在四川盆地实施可持续和精准农业提供理论依据和技术指导。本研究选取了四川省简阳县、乐至县、雁江区的3个研究区的共计3464个采样点,并根据土壤性状空间分布特性将研究区划分为不同等级管理区,从而实现在不同管理区实施针对性管理措施。其中,简阳县为小尺度采样,共采集了100个土壤样品,并测定土壤pH、有机碳、全氮、全磷、有效氮、有效磷和有效钾,计算土壤C∶N、C∶P和N∶P比;乐至县和雁江区则为区域尺度采样,两个地区分别采集了2754个和610个土壤样品,并测定土壤pH、有机碳、全氮、有效氮、有效磷和有效钾,及计算土壤有机质的C∶N比。 结果表明,3个研究区域的土壤各指标变异幅度普遍为低变异(0-10%)到中等变异(10%-100%),具体如下:乐至县变异系数范围为2.82%~63.21%,雁江区变异系数范围为11.79%~79.08%,简阳县变异系数范围为1.13%~45.75%。普通克里金分析(Ordinarykriginganalysis)所拟合出的方差图揭示了3个研究区各项指标的不同空间分布模式。乐至县和简阳县的空间依赖性为从弱到强变化,而雁江区则为从弱到中度变化。通过主成分分析(Principlecomponentanalysis,PCA)和模糊k值聚类分析(Fuzzyk-clustering)的综合应用来描绘不同管理区。乐至县的结果中只有2组主成分的特征值大于1,并贡献了总方差的70.5%;雁江区的结果中有3组主成分特征值大于1,并贡献了总方差的76.3%;简阳县的结果中则有4组主成分特征值大于1,并贡献了总方差的84.44%。通过计算改进划分熵(Modifiedpartitionentropy,MPE)和模糊性能指数(Fuzzinessperformanceindex,FPI)两种定量评估指数,将研究区划分为适量的管理区。最终,位于乐至县、简阳县和雁江区的研究区分别被划分为3、3和4个管理区。方差分析结果表明,3个研究区的不同管理区之间的土壤肥力存在显著的差异。 综上所述,由于3个研究区内的土壤性质存在着高度空间变异性,并且每个研究区所划分的管理区之间也存在土壤肥力的高度异质性,因此本研究建议通过采取管理区划分的方式,在特定地点实行针对性可持续和精准农业的优化管理措施,从而在实现农作物产量最大化的同时避免对土壤和环境的过度消耗。

关键词

可持续农业/土壤退化/土壤肥力/土壤质量/精准农业/地统计分析/空间变异性/定位管理区

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授予学位

博士

学科专业

农业资源与环境;土壤学

导师

刘满强

学位年度

2020

学位授予单位

南京农业大学

语种

中文

中图分类号

S1
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