基于GIS的中国春小麦(Triticum aestivum L.)潜在适宜区分布研究

选取了8个影响春小麦生长的因子,以地理信息系统为主要技术手段,分别建立了区域地形气候、土壤空间数据库,在此基础上采用多标准评价方法,得到中国春小麦潜在适宜种植区的空间分布和适宜等级.结果表明:春小麦在中国的潜在适宜种植区主要自东北到西南呈带状分布,少许分布在新疆等地区,其中吉林省中部和西南部、黑龙江省的南部、内蒙古东部的一些地区为最适宜种植春小麦的地区;积温(≥0℃)、日照时数、降水量为影响春小麦生长的主要因子.     

河南省油茶气候适宜性研究

以信阳、新县、商城3站点为河南省的油茶适生地,对河南省68个站点油茶生育关键期的气候生态因子,应用相似距理论分析其与适生地的相似距离,并结合积温、日照、无霜期等因子确定了油茶在河南省的气候适宜种植区;用土壤pH值与类型等进行修正,得出河南省内油茶种植区域可以向北扩展到351°4′N的结论,为进一步扩大油茶种植面积,提高河南省植物液体能源战略储备能力提供依据.     

基于模糊数学方法的川西南山区农田土壤肥力评价——以田坝镇耕地土壤为例

在传统土壤肥力评价仅考虑常规养分指标的基础上,引入微量元素养分指标,选取pH值、有机质、碱解性氮等10个土壤肥力性质作为评价指标,以田坝镇所处的川西南山区土壤为研究对象,采用模糊数学方法对玉米和水稻种植区农田表层土壤肥力进行综合评价,并分析其肥力丰缺情况。结果表明:仅碱解性氮服从正态分布,有效磷的变异系数最大(2.16),分布极不均匀;最终选取3个主成分,其贡献率达到71.63%,有效磷肥力指标权重最大(0.16)而速效钾最小(0.03);平均隶属度最小为有效硼(0.14),其次为有效磷(0.24),为该区的主要限制性因子;玉米种植区除有效锰外,其余肥力指标的隶属度均低于水稻种植区,且综合肥力低于水稻种植区。     

基于GIS的许昌市烤烟种植区土壤肥力适宜性评价与系统实现

在分析河南省许昌市烤烟种植区土壤各项肥力因子的基础上,根据S型或抛物线型作物效应曲线建立各项评价指标的隶属函数,采用层次分析法确定评价因子权重,使用mapGIS地理信息系统软件作为空间数据管理工具,对土壤肥力适宜性进行了综合评价．在GIS软件Map／info支持下,建立一种可以由用户选择评价因子、确定适宜性评价指标和评价标准的土壤肥力适宜性评价咨询系统．     

基于GIS的许昌市烤烟种植树区土壤肥力适宜性评价与系统实现

在分析河南省许昌市烤烟种植区土壤各项肥力因子的基础上,根据S型或抛物线型作物效应曲线建立各项评价指标的隶属函数,采用层次分析法确定评价因子权重,使用mapGIS地理信息系统软件作为空间数据管理工具,对土壤肥力适宜性进行了综合评价.在GIS软件Map/info支持下,建立一种可以由用户选择评价因子、确定适宜性评价指标和评价标准的土壤肥力适宜性评价咨询系统.     

氮、硫及氮硫交互对土壤酶活性的影响

为了研究氮、硫及氮硫交互条件下土壤酶活性的变化,以春油菜种植土壤为供试土样,采用二因素、四水平完全随机设计方案,分析不同施氮量和不同施硫量处理对土壤酶活性的影响程度。结果显示:N3、S5处理,其脲酶活性显著高于对照(P0.05),以N5S3处理脲酶活性最高;N1,S3处理,土壤蔗糖酶活性较对照显著降低(P0.05),但交互条件下N5S5处理蔗糖酶活性最高;当施氮量为N1,土壤碱性磷酸酶活性最高,施硫量为S3时,土壤碱性磷酸酶活性显著高于对照(P0.05),交互作用以N3S3处理碱性磷酸酶活性最高。因此,单因素处理下,当施硫量为13.3～26.6 mg/kg时对土壤脲酶和碱性磷酸酶活性有明显促进作用,但抑制土壤蔗糖酶活性;氮硫交互条件下,高氮(N5)和中硫(S3)交互有利于土壤酶活性的提高。     

不同产地茶油品质与土壤养分关系研究

以我国6个省(市、区)的半野生油茶及土壤为研究对象,分析评价了10个产地茶油品质与土壤养分之间的相互关系.结果表明:(1)除四川自贡土壤为碱性外,其余均为酸性且土壤养分普遍偏低;影响土壤营养状况的主要因子是有机质、N及交换性Mg,其次是P、交换性Ca,最后是K.(2)不同产地间种仁含油率及脂肪酸组成均有一定差异,其中亚油酸含量变异最大.种仁含油率最高的为重庆黔江(50.06%),最低的为广西三江(37.51%).(3)种仁含油率与土壤养分无显著相关性;硬脂酸含量与土壤全N、含油率呈显著正相关,而亚油酸含量与土壤有机质、水解N呈显著正相关,与油酸含量呈极显著负相关.     

基于GIS与主成分分析法的信阳市茶树种植用地适宜性评价

以信阳市为研究区域,运用GIS与主成分分析法进行茶树种植用地适宜性评价.在构建茶树种植区用地适宜性评价体系的基础上进行主成分分析,提取土壤、降水、海拔与坡度、植被与日照、气温、坡向共计6个主因子,借助GIS技术进行因子叠加并划分为适宜区、基本适宜区、基本不适宜区和不适宜区4个等级,并结合区县边界、土地利用和茶叶产量为信...     

贵阳市鱼腥草种植区土壤重金属含量的研究及污染评价

以我国土壤质量环境标准为背景值,选取、分析贵阳市金阳、乌当等地鱼腥草种植区土壤中的Pb、Cd、Hg、As Cu、Zn的含量特征,并进行土壤重金属污染评价和潜在生态风险评价。结果显示:采样点内以Zn的平均含量最高(120.96mg·kg-1),Hg的平均含量最低(0.23mg·kg-1);Zn与Hg之间存在较高的相关性,说明Zn与Hg来源相同的可能性较大;单因子指数、内梅罗综合污染指数法与Hakason潜在生态危害指数的对土壤的污染评价略有差别,其中,南明区的污染级别为轻污染,内梅罗污染指数为1.08,白云区为中度生态危害程度,土壤重金属的潜在生态危害指数(RI)为113.65,产生最大生态危害的是Hg。     

长春市农安县陈家店村土地重金属污染状况及评价

为了解长春市农安县陈家店村土壤重金属的含量特征和污染状况,以该区域土地为研究区域,运用"S"型采样法,采集12个样点,整理土样数据,分析了土壤中重金属锌、铬、镍、铜、镉、铅的含量,采用单因子指数法对土壤重金属污染进行了评价,结果表明:土壤的pH值为6.43~7.70,主要呈中性;Zn、Cr、Ni、Cu、Pb和Cd的平均含量为:60.91 mg.kg-1、54.98 mg.kg-1、24.22 mg.kg-1、22.56 mg.kg-1、19.06 mg.kg-1和0.101 mg.kg-1。陈家店村土壤重金属的含量符合《土壤环境质量标准》(GB15618-1995)二级标准。     

喀斯特地区土地生态适宜性评价:以贵阳市为例

为寻求促进喀斯特地区城市土地利用与生态系统保护协调发展的方法,在遥感技术和地理信息系统的支持下,以贵阳市为例,综合考虑工程地质、生态环境和社会经济等3个方面11个评价因子,通过Delphi法确定因子分值,利用层次分析法(AHP)计算因子权重,对喀斯特地区土地的生态适宜性进行了综合评价。结果表明:贵阳市建设适宜用地(含建成区)占市域面积4.62%,较适宜用地占19.99%,一般不适宜用地占23.25%,较不适宜用地占23.74%,最不适宜用地占17.71%,不可用地占10.69%。根据评价结果,为不同等级的用地类型提供了相应的建议,为保护喀斯特地区脆弱的生态系统、合理有效地利用土地资源提供了重要依据。     

山西玉米种植区气候因素排序研究

根据山西省108个气象站7个生态气候要素近30 a的气象资料,应用PCA对山西玉米种植区进行排序研究,并进行了生态气候区划.结果表明:两个排序轴保留的信息量占总信息量的74.29%,第一排序轴代表光热因子,第二排序轴代表水分因子,玉米生长季的平均气温、平均日照时数、平均降水量和平均湿度是影响玉米种植区的主导生态气候因子.根据主成分得到的排序结果得分,可将山西玉米种植区划分为:(1)晋西北玉米种植区,(2)大同盆地和吕梁山北部玉米种植区,(3)太行山和忻州盆地玉米种植区,(4)太原盆地、太岳山和上党盆地玉米种植区,(5)临汾盆地、运城盆地和中条山玉米种植区.最后,利用G IS绘出山西玉米种植区划图.     

甘肃省兰州-白银地区百合土壤特征及适生种植区划分

通过对兰州-白银地区百合生育期及环境条件、生态气候条件、地质背景的分析,结合百合区土壤地球化学特征认为百合的品质和产量与土壤类型关系密切,利用高程回归计算气温、积温、无霜期等不同要素的研究,划分为Ⅰ最适宜、Ⅱ适宜、Ⅲ次适宜、IV可种植、V不宜种植区共五个区。     

轮作周期内不同作物土壤养分限制因子的研究

将“冬小麦—夏玉米→花生”两年三熟制视为一系统整体 ,来研究 3种不同作物在轮作周期内的土壤养分限制因子。结果表明 ,在滦河三角洲沙区 ,“冬小麦—夏玉米→花生”的种植周期内 ,冬小麦的土壤养分限制因子序为N >K >Zn >Mn >P ,夏玉米的限制因子序为K >N >Zn >S >P ,花生的限制因子序为K >N >Mn>S >P。得出在滦河三角洲沙区 ,K和N是限制作物产量的最重要的土壤养分限制因子 ,否定了对该地区缺P富K的传统观念 ,重新肯定了施用钾肥的重要性。     

藤黄微球菌Rpf因子对土壤细菌可培养物种分离效果的影响

通过培养基添加藤黄微球菌Rpf因子对3份土壤样品中的细菌进行分离以了解藤黄微球菌Rpf因子对细菌可培养物种多样性的影响.通过在改良的VL55培养基中添加藤黄微球菌Rpf因子,对采自河北涞水县上港村、青海三江源和云南无量山3个地区的3份土壤样品进行细菌的分离,并对所分离菌株进行16S rRNA基因序列系统发育分析,分析培养基添加藤黄微球菌Rpf因子对土壤中可培养细菌物种分离效果的影响.结果显示:河北土壤中不添加Rpf因子的对照组分离得到5个属,添加Rpf因子的实验组分离得到8个属;青海土壤中对照组分离得到2个属,实验组分离得到6个属;云南土壤中对照组分离得到6个属,实验组分离得到8个属.表明添加藤黄微球菌Rpf因子的实验组分离得到的微生物物种较对照组丰富.其中,青海三江源土壤中分离得到的菌株HBUM200161与多食鞘氨醇杆菌(Sphingobacterium multivorum)IAM14316~T亲缘关系最近,16S rRNA基因序列相似性为97.93%,可能为鞘氨醇杆菌属(Sphingobacterium)潜在的新种.     

施肥模式对青海籽用油菜和青稞种植区土壤养分和微生物群落结构的影响

为优化青海农作物主产区肥料的施用，促进青海化肥农药减量增效技术的应用，本文设置不施肥(CK)、单施有机肥(M)、单施化肥(NPK)和有机肥配施化肥(M+NPK)处理，研究不同施肥模式对籽用油菜和青稞种植区土壤肥力和微生物群落结构的影响。结果表明：M+NPK处理显著提高青稞种植区土壤电导率、有机质、硝态氮和速效磷含量，但仅显著提高籽用油菜种植区土壤电导率。不同施肥模式对籽用油菜种植区土壤微生物量、真菌、放线菌数量影响不显著，M+NPK处理显著提高籽用油菜种植区土壤微生物Shannon多样性指数，最高达2.73。不同施肥模式对青稞种植区土壤微生物量影响显著，M处理较其他处理显著提高土壤总PLFAs,细菌PLFAs和放线菌PLFAs也显著增加。冗余分析结果表明，籽用油菜种植区土壤微生物群落组分的变化主要受土壤有机质、速效磷的影响，而青稞种植区土壤微生物群落组分的变化主要受土壤全氮和电导率的影响。因此，在当前施肥量下，青海籽用油菜种植区推荐采取有机肥配施化肥的模式，可提高其土壤微生物群落多样性；青稞种植区推荐采用单施有机肥和有机肥配施化肥模式，可提高土壤肥力和微生物数量。     

四川省引扩种苍溪红心猕猴桃的适宜性研究

以苍溪县为例,利用遥感和地理信息系统(GIS)技术,结合适宜红心猕猴桃(Actinidia chinensis)生长的生态环境因子,采用层次分析法和空间分析法,从地形、气候、土壤、植被等4个方面对红心猕猴桃适宜性分布进行评价,按照不同指标因子分等,得到苍溪县红心猕猴桃适宜区分等图,并进行野外实测验证.结果表明,苍溪红心猕猴桃的扩引种总适宜面积为11.58万km~2,占四川省总面积的24.15%.其中最适宜性面积0.60万km~2,占四川省总面积的1.25%;较适宜性面积5.11万km~2,占四川省总面积的10.65%;一般适宜区约有5.87万km~2,占四川省总面积的12.25%.     

3种中山杉种植模式对上海沿海土壤肥力的影响

以上海南汇区一线沿海地区不同种植模式的中山杉为对象,选取3种种植模式,即中山杉纯林(A)、中山杉+黄豆(A+S)、中山杉+女贞+黄豆(A+L+S)以及滩涂地(CK),对土壤养分综合因子(U)和土壤酶活性综合因子V进行典型相关分析,并利用改进的层次分析法对土壤肥力进行综合评价。结果表明:二因子间存在显著的典型相关变量,其相关性主要由有效磷、全氮含量和脲酶、蔗糖酶活性引起。U值和V值在各样地不同土层中表现为表层土大于底层土的趋势(滩涂地U值呈现相反趋势);在不同样地间,U值表现为A>CK>A+S>A+L+S,V值表现为A+L+S>A+S>A>CK。土壤肥力质量指数大小顺序为A+L+S(0.86)>A+S(0.76)>A(0.68)>CK(0.30),土壤pH是土壤肥力提高的关键性限制因子。因此,该地区中山杉+女贞+黄豆是3种模式中的最优模式。     

薇甘菊入侵对土壤微生物生物量和土壤呼吸的影响

在野外实验样地中选取了薇甘菊入侵程度不同的4个样地,测定了土壤理化因子、土壤微生物生物量(C、N、P)以及土壤基础呼吸和基质诱导呼吸等指标的变化.结果表明,薇甘菊入侵后土壤微生物生物量(C、N、P)显著增加,土壤呼吸加快,土壤代谢熵(qCO2)下降,改善了入侵地土壤的养分供应状况,这可能是薇甘菊入侵成功的一个重要原因.     

基于GridMet模型的浙江省水稻种植适宜性区划分析

为优化浙江省水稻种植结构,选取气候、地形、土壤3个方面共9个因子对浙江省水稻适宜性区划进行划分,其中气候因子由主成分分析筛选获得,为年日照时数、年降雨量、生长季平均气温、≥10℃活动积温、年平均相对湿度;地形因子为海拔和坡度;土壤因子为土壤pH。考虑到浙江省地形复杂的现实状况,采用GridMet模型模拟起伏地形下浙江省各气象要素的空间分布。最后建立浙江省水稻种植适宜性模型,完成浙江省水稻种植适宜性区划。根据区划指标将水稻种植区划分为适宜区、较适宜区和不适宜区。结果表明,浙江省大部分地区适宜种植水稻,适宜区占60.76%,该区热量资源丰富,降水充足,适合水稻生长;较适宜区占35.84%,主要分布在中高海拔地区,水热资源不充足;不适宜区占3.4%,主要分布在高海拔地区,热量资源匮乏。