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土壤养分分析不同方法的比较

速测仪问答土壤养分速测仪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。。

  在土壤养分的抽样分析中,往往可以获得许多土壤养分属性,许多研究方法已经发现土壤养分之间有很好的相关性。有鉴于此,本研究利用各种土壤养分之间的相关性,预测并比较了普通克里金法和协克里金法在中等区域尺度上的空间插值,试图推动中等区域土壤养分空间插值的研究。

土壤养分分析不同方法的比较

  序克里金法、逆距离加权插值法和径向基函数插值法主要用于研究大量土壤养分的空间变异。然而,应用协克里金法研究土壤养分的空间变异仍然很少。现有研究主要集中在不同采样量下土壤养分的协克里金插值或土壤养分与海拔关系的协克里金插值,大多局限于常规的田间试验地块。

  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。许多研究发现,用COK进行插值时,辅助因子的相关度越高,COK方法的插值效果越好:然而,它大多基于规则场水平,辅助因子很少涉及同一采样点的其他养分。在本研究中,来自土壤采样点的各种养分被用作协变量来参与COK插值。进一步证实,在中等区域尺度上,利用显著相关的土壤养分因子参与COK插值可以有效减小预测误差范围,提高插值的整体精度。另外,由于数据采集的局限性,本文没有考虑地形、气候和河流对该区域插值精度的影响,需要进一步研究。


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