一、近20年城乡交错带土壤养分时间空间变异特征分析——以北京市大兴区为例（论文文献综述）
王俊杰[1]（2021）在《绥化市典型农田黑土土壤碳氮时空分布特征》文中研究指明为了揭示绥化市典型黑土土壤碳氮在时间与空间尺度上的演变特征,本研究以绥化市庆安县、绥棱县、海伦市、望奎县、北林区、兰西县、明水县和青冈县典型农田黑土为研究对象,利用地统计学并结合Arc GIS软件,系统研究了2002年和2019年绥化市8个县（市、区）典型农田黑土土壤有机碳和全氮的时空分布特征。主要研究结果如下:（1）2002年绥化市典型农田黑土土壤土壤有机碳含量为10.66～35.85 g/kg,平均值22.02 g/kg,全氮含量1.33～3.31 g/kg,平均含量2.16 g/kg,按照土壤养分含量的分级标准,有机碳中等水平,全氮丰富水平;有机碳和全氮均属于中等变异水平。（2）2019年绥化市典型农田黑土土壤有机碳含量11.48～36.39 g/kg,平均值21.67 g/kg,全氮含量1.12～4.62 g/kg,平均含量2.04 g/kg,按照土壤养分含量分级标准,有机碳中等水平,全氮丰富水平;有机碳和全氮均属于中等变异水平。（3）2002年至2019年17年间,绥化市典型农田黑土土壤有机碳和全氮平均含量呈现出下降的趋势,有机碳平均含量下降了1.6%,全氮平均含量下降5.6%,有机碳变异系数下降1%,全氮含量变异系数增加8%。从空间分布变化情况来看,望奎县有机碳平均含量变化最大,上涨14.97%,北林区有机碳平均含量变化最小,上涨0.7%,其他县市变化范围在2.2～9.8%之间;兰西县全氮平均含量变化最大,下降20.57%,海伦市全氮平均含量变化最小,上涨0.86%,其他县市变化范围在0.92～13.96%之间。
刘明杰,徐卓揆,郜允兵,杨晶,潘瑜春,高秉博,周艳兵,周万鹏,王凌[2]（2020）在《基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法》文中提出采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显着的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。
杨鹏[3]（2020）在《兰州市农用地土壤肥力特征分析》文中研究指明本论文以甘肃省兰州市农用地为研究对象,对研究区内919个农用地0-20厘米的耕作层中土壤的全氮、有效磷、速效钾、有机质、pH这五种土壤养分检测分析及根据相关数据资料,应用地统计学方法、熵值分析方法和层次分析方法,对甘肃省兰州市农用地土壤的养分空间特性和五类养分元素所构成的体系的各个因子的权重进行分析,其结果为甘肃省兰州市农用地的地力评价工作打下了坚实基础。在本次研究中,取得以下成果:（1）本次所分析的甘肃省兰州市农用地土壤中全氮、有效磷、速效钾、有机质、pH五类养分含量对照2014年甘肃省连续12年肥力长期动态监测点及2014年近3年测土配方施肥化验分析结果发现,研究区这五类养分元素较全省还是略低。在本研究中,全氮和速效钾的含量较高,其均值含量分别是673.99mg/kg和201.40mg/kg;有效磷的含量居中,平均含量是35.59mg/kg,有机质的平均含量偏低,其含量均值是12.53g/kg。在本研究中,研究区全境内的土壤pH值均在7.5以上,土壤特性为碱性土。（2）甘肃省兰州市农用地土壤养分在空间位置分布上有较显着的空间相关性。通过全局莫兰指数可以看出,五种元素在随机模式下的期望指数,在空间位置上相邻的采样点具有较强的空间相关性。全氮、pH的分布模型为高斯模型,有效磷、速效钾的分布模型为指数模型,有机质分布模型为球状模型。从块金系数可以看出,五类养分元素所有的块金系数均在0.5以下,这表明这五类元素在空间上具有较强的空间变异性。（3）在甘肃省兰州市农用地土壤养分中,由全氮、有效磷、速效钾、有机质、pH这五种土壤养分所组成的土壤体系里面,速效钾的权重最大,居于首位,有机质处于次位,全氮和有效磷为位于有机质之后,pH的不足0.01,属于末位。
孙晓兵,张青璞,孔祥斌,温良友,赵晶,刘风建[4]（2019）在《华北集约化农区耕地土壤肥力时空演变特征——以河北省曲周县为例》文中研究指明科学准确地进行耕地土壤肥力评价以及揭示其时空演化特征,对于指导农业生产与耕地资源可持续利用具有重要意义。本文以华北集约化农区典型县域河北省曲周县为研究区,基于耕地土壤样点测试数据和耕地利用数据,综合运用模糊综合评价和地统计学方法,以耕地利用图斑为评价单元对耕地土壤肥力进行评价,并揭示耕地土壤肥力的时空演变特征。结果表明:2000—2018年研究区耕地土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾平均含量均有所增加,pH有所降低,且均受到结构性因素和随机性因素的共同影响;2000—2018年研究区耕地土壤肥力指数均值由0.25增长为0.54,增长率为116.00%,耕地土壤肥力由较低水平转变为中等水平,且总体变异程度和空间自相关程度均处于中等水平;2000年和2018年耕地土壤肥力等级分别以Ⅱ级和Ⅲ级为主,为总面积的83.92%和50.43%,广泛分布于除侯村镇和依庄乡之外的各个乡镇; 2000—2018年研究区耕地土壤肥力Ⅰ级和Ⅱ级面积减少,Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级面积有所增加,Ⅱ级转出面积和轻度增加的面积最大,但最高等级和高度增加的耕地面积相对较小,其面积比重分别为1.86%和3.34%。因此,曲周县土壤肥力受到自然本底特征与人为农业生产活动的共同影响,有效地平衡与协调土壤养分元素含量有助于提升耕地土壤肥力以及土地资源的可持续利用程度。
杨玉婷[5]（2019）在《西北地区耕地土壤有机质空间分布特征分析》文中指出耕地是农业生产不可替代的重要生产资料,是保持社会和国民经济可持续发展的重要资源。西北地区土地资源丰富,但由于生态环境脆弱,耕地中以旱地居多,目前存在着耕地质量下降、生态环境恶化的趋势。土壤有机质作为耕地土壤的重要组成部分,是土壤肥力的主要来源,可以有效改善土壤理化性质,并在一定程度上影响作物的生长。了解土壤有机质的空间分布及其与气候、生态条件和相关管理要素的效应关系,对于探明农田土壤肥力状况空间变异规律及其驱动机制具有重要的现实意义。本研究以西北地区32029个土壤采样点的土壤有机质含量为研究对象,以土壤性质空间变异的半方差函数模型理论为依据,采用地统计学方法、传统统计学方法和GIS应用相结合的方式,探究了西北地区陕西、甘肃、青海、新疆和宁夏五个省区耕地土壤中有机质的空间变异特征及其分布,并结合地理要素（地形、地貌）、气象（年均降水量）、土壤性质（pH值、土壤质地）、管理措施（灌溉方式、覆膜方式、秸秆还田）等分析了其与土壤有机质含量效应关系在不同省区的表现,取得的结果和结论如下:（1）西北地区32029个土壤采样点土壤有机质含量的统计分析结果表明,西北地区耕地土壤有机质平均含量为14.463 g·kg-1,西北地区耕地土壤中,青海省的有机质均值含量最高,宁夏回族自治区有机质均值含量最低。各省区变异程度均处于中等水平。（2）宏观尺度来看,西北地区耕地土壤有机质含量沿经度方向的趋势性不明显,而沿纬度方向具有一定的趋势性。空间变异半方差结果表明,指数模型为研究区域有机质的最优模型。且在大尺度范围下,土壤有机质含量及分布的相关性较高。（3）西北地区耕地土壤有机质含量分布图斑斑块较为破碎,没有明显的地带性规律。其中,新疆维吾尔自治区和宁夏回族自治区,有机质含量较低。陕西省全省有机质含量较为丰富,且分布均匀,有机质含量由南向北逐步递减。甘肃省有机质含量较丰富,由东南向西北逐渐减少。青海省有机质含量处于较为丰富状态。（4）西北地区土壤有机质含量与当地的地理要素、气象、土壤性质、管理措施等自然和人为要素的效应关系具有较为复杂的地域差异性。其中,陕西省的土壤pH值与有机质之间存在较为显着的空间相关关系;甘肃省的坡度与有机质含量存在较为显着空间相关关系;宁夏回族自治区和青海省的海拔与该区域土壤有机质所呈现出的相关性最高;陕西省降水量与其有机质含量存在较为显着空间相关关系。
吴驳[6]（2018）在《近40年泥河沟流域土壤养分时空变异及驱动因素研究》文中提出泥河沟流域属于典型的黄土高原残塬沟壑区,经历了近20年的集中重点治理和近20年的社会化自由管理,流域面貌发生了很大的改变,植被得到恢复,水土流失得到控制,土地生产力有了很大的提高。然而在综合治理和社会化自由管理的条件下土壤养分含量是否得到相应的提高,仍需在前人的基础上研究土壤养分含量的变化情况。本文通过宏观调查、微观分析与流域信息反馈检验,从不同时间、空间尺度上,研究了泥河沟流域土壤养分的演变与分布特征,分析了土壤养分的时空变异性及引起变异的因素,并提出土地利用管理新策略。主要研究结果如下:（1）从近40年流域耕地土壤养分的演变来看,土壤养分总的呈上升趋势,主要表现为土壤有机质、全氮和有效磷含量的上升,全磷含量略有下降。土壤有机质和全氮含量的变化规律比较接近,都呈加速上升;土壤全磷含量在19802004年的变化很稳定,近10年略有下降;土壤有效磷含量在19802004年的增幅很大,近10年也表现出下降的趋势。（2）从土壤养分的空间分布特征来看,各类土壤养分在流域的空间分布上存在较大的差异。在全流域水平空间上,土壤有机质的含量的空间分布表现为沟坡>沟底,地母庄>咀头,有效磷表现为果园>林地;在全坡面断面上,土壤有机质的含量的空间分布表现为塬平地>塬畔地,沟坡地>沟底地,有效磷表现为自分水岭到沟谷含量明显降低,速效钾表现为塬面>沟谷。在均整坡耕地上,土壤有效磷含量的空间分布表现为下部>上部。（3）从各类影响土壤养分时空变异性的因素来看,修筑梯田和增施化肥对土壤养分的变异性都起了重要的作用。修筑梯田引起的土壤有机质和全氮含量的变异分别占总变异的28.4%和21.8%,增施化肥引起的土壤有机质和全氮含量的变异分别占总变异的29.3%和29.0%。其他结构性因素引起的土壤有机质和全氮含量的变异占总变异的比例较小,分别为14.7%和12.4%。土壤养分的演变特征体现了流域的治理效益和农民对土地的投入,而空间分布特征则体现了自然因素和人类活动对各类养分的影响。虽然现阶段作物产量有了很大的提升,而今后农业的发展仍存在不少的隐患,全磷含量的下降,有机肥投入减少,土壤碱性的增强,农村劳动力的季节性流动,都制约了流域农业的发展。虽然增施化肥能更有效地提高土壤养分含量,而作物对各类养分的吸收具有平衡性,使得各类土壤养分含量间的差异加大。泥河沟流域农业发展模式从掠夺式开发到粗放式管理,从重视产量到重视品质,表明依靠化肥来取得作物高产的时代将要过去,想要更好地发展农业经济首先要提高农民生产积极性。因此,调整施肥结构,适度开发沟坡荒地,实施土地轮荒制度,实现集约化经营,建立农业信息预报体系,将是今后该区农业发展的重点。
吕凯一[7]（2018）在《耕地土壤养分时空变异及其影响因素分析 ——以山东省无棣县为例》文中进行了进一步梳理耕地是人类赖以生存和发展的物质基础,耕地质量不仅关系资源、环境和生态系统的可持续性,还直接影响国家粮食安全。在当前耕地资源持续减少而人口数量不断增加的背景下,耕地质量保护变得尤为重要。影响耕地质量变化的因素包含自然过程和人类活动两大类,而随着人类活动对耕地干预程度的逐渐提高,社会经济和政策制度等人文因素对耕地土壤养分的影响日益加深。以往对耕地土壤养分的研究大多侧重自然因素的解释,而探讨社会经济因素对土壤养分变化影响的研究较少,且研究时点多为2000年与1980年的对比研究,对于连续时间序列的研究较少。本次研究主要通过对连续时间序列的土壤养分和社会经济数据分析,了解2000年之后耕地土壤养分的演变趋势,探索社会经济因素对土壤养分变化所产生的影响及作用机理,从而为区域耕地质量提升、实施精准农业战略、农业结构调整等宏观决策提供参考依据。本文以山东省无棣县作为典型研究区,选择土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾和pH作为耕地土壤养分的基本评价指标,样本数据为2006～2015年连续时间序列上的实验观测值。通过运用经典统计学、地统计学等方法,分析近十年土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾和pH的时空变异及演变趋势;采用综合指数法对土壤养分进行综合评价,计算土壤养分综合指数并分析其时空变化;在此基础上收集相应时期的自然和社会经济数据,分析自然因素及社会经济因素等对土壤养分变化的影响情况。研究结果表明,近十年研究区的耕地土壤养分有退化的趋势,但区域差异在逐渐缩小。其中,除土壤有机质的含量在近十年变化不大外,碱解氮、有效磷、速效钾都有不同程度的下降,尤其速效钾含量下降显着,此外土壤pH在后期有明显上升趋势。空间上,土壤养分综合指数及各养分指标的空间结构变异减弱、随机变异增强,受人为因素的影响加深,促使养分区域间差异逐渐减小。对土壤养分的影响因素分析显示,耕地土壤养分的变化受自然因素的影响相对减弱,更多受到人为因素的影响。自然因素中土壤pH对土壤养分的影响较大。社会经济因素中,非农就业比例升高和农民人均收入显着增加对土壤养分综合指数的变化有显着的负向影响;化肥施用结构失衡、重氮肥轻磷钾肥是导致土壤有效磷和速效钾含量降低的重要原因;复种指数降低对土壤各养分指标及养分综合水平有显着的负向影响;农业补贴标准偏低,对农民的种粮积极性和耕地质量保护行为的激励效应发挥不足。此外,研究区存在化肥施用量偏高的现象,易导致土壤质量退化。基于上述研究结果,本文提出以下建议:大力推广测土配方施肥,引导农民科学平衡施肥;注重有机肥的市场供给,增施有机肥。积极引导土地流转,培育土地流转市场;完善农村社会保障体系,为土地流转提供更大的活动空间。加大农业补贴力度,提高农业生产比较效益;尤其加强对耕地保护性投入补贴政策的建立和支持。培育耕地地力保护专业服务市场,加强对耕地地力的保护和提升。
黄树豪,黄青梅,覃晨庭[8]（2017）在《基于GIS技术的土壤养分时空变异研究进展》文中指出文章基于文献计量学方法,综述了国内外基于GIS技术的土壤养分变异规律研究进展。研究结果认为:在当前应用GIS技术开展土壤养分的时空变异研究时,同时结合施肥现状建立土壤养分施肥模型,对提高土壤养分利用效率,促进精准农业快速发展有着积极的作用。
王爽,王鹏,李少娟,冯达,彭翔,甘志喆,黄天骄,李天红[9]（2017）在《大型城市会展地土壤养分空间分布特征研究——以2019北京世界园艺博览会为例》文中提出为研究2019北京世园会展区土壤养分空间分布特征,在面积为960hm2的展区范围内,以200m×200m网络布点,共采集表层土壤样品85个,测定包括土壤pH,有机质（SOM）、全氮（TN）、碱解氮（AN）、有效磷（AP）、速效钾（AK）、有效铁（AFe）、有效锰（AMn）、有效铜（ACu）和有效锌（AZn）含量等指标,应用传统统计学和地统计学方法对数据进行分析,结果表明:展区内土壤pH为8.76,属于强碱性;土壤SOM、TN和AK含量处于中等水平;AN和AP含量处于较低水平;土壤4种有效微量元素含量处于较高水平。采用Kriging内插法得到土壤各养分指标空间分布特征,其中土壤SOM、TN和AN含量分布主要受地形因素影响,由妫河河岸向两侧逐渐递增;AP含量分布由北向南逐渐增加;AK含量分布较为均匀;有效微量元素受地形因素和人为因素共同影响呈区域性分布。根据土壤养分的空间分布特征,将2019世园会展区划分为东部低肥区、中部高肥区、森林公园低肥区以及西部低肥区四部分,为下一步展区规划、景观设计和植物配置养护提供科学依据。
李慧芳,杨虎德,郑隆举[10]（2016）在《基于GIS技术的土壤养分时空变异研究》文中认为文章选取了甘肃省民勤县作为研究区域,运用GIS技术和地统计学相结合的方法,根据1980年第二次土壤普查和2006年测土施肥土壤养分数据,制作了民勤县的土壤养分空间分布图,研究了该区域土壤养分空间的、时间的变异特征。结果表明,从1980年到2006年,土壤有机质、速效磷、碱解氮分别增加了11.2%,214.2%,1.04%,土壤速效钾减少了27.40%,这种时间上的变异主要是由耕作、施肥等人为因素引起的。空间变异的原因则各有不同,速效钾的含量变化主要受土壤母质影响较大,碱解氮的含量变化主要受农民施肥及耕作习惯影响较大,而有机质和速效磷的含量变化是受施肥、耕作、种植、灌溉等人为因素和结构性共同影响的结果。
二、近20年城乡交错带土壤养分时间空间变异特征分析——以北京市大兴区为例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、近20年城乡交错带土壤养分时间空间变异特征分析——以北京市大兴区为例（论文提纲范文）
（1）绥化市典型农田黑土土壤碳氮时空分布特征（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 |
| 1.2.1 土壤碳氮储量的研究进展 |
| 1.2.2 土壤碳氮空间异质性研究方法 |
| 1.2.3 土壤碳氮时空异质性研究进展 |
| 1.3 研究内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 土壤样品的采集及分析方法 |
| 2.2.1 土壤样品采集 |
| 2.2.2 土壤样品分析方法 |
| 2.3 数据的处理 |
| 2.3.1 土壤养分含量的分级标准 |
| 2.3.2 数据异常值剔除 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 数理统计分析方法 |
| 2.4.2 地统计分析方法 |
| 第3章 结果与分析 |
| 3.1 绥化市典型农田黑土土壤碳氮的描述性统计特征 |
| 3.1.1 2002年绥化市典型农田黑土土壤碳氮的描述性统计特征 |
| 3.1.2 2019年绥化市典型农田黑土土壤碳氮的描述性统计特征 |
| 3.2 绥化市典型农田黑土土壤碳氮空间分布特征 |
| 3.2.1 2002年绥化市典型农田黑土土壤碳氮空间分布特征 |
| 3.2.2 2019年绥化市典型农田黑土土壤碳氮空间分布特征 |
| 3.3 绥化市典型农田黑土土壤碳氮时空变化特征 |
| 3.3.1 绥化市典型农田黑土土壤碳氮时间变化特征 |
| 3.3.2 绥化市典型农田黑土土壤碳氮空间变化特征 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（2）基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究方法、研究区概况与数据来源 |
| 2.1 研究方法 |
| 2.1.1 研究路线 |
| 2.1.2 机器学习模型 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.3 土壤环境因子 |
| 3 结果及分析 |
| 3.1 土壤有机质含量的统计特征 |
| 3.2 预测结果 |
| 4 讨论 |
| 4.1 样本的空间分析 |
| 4.2 GRNN、RF和Ordinary Kriging预测方法的比较 |
| 5 结论 |
（3）兰州市农用地土壤肥力特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 小结 |
| 1.3 研究目的及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 气象水文 |
| 2.1.2 土壤植被 |
| 2.1.3 地形地貌 |
| 2.1.4 耕作制度与土壤母岩 |
| 2.2 土壤点位布设及样品采集分析 |
| 2.2.1 土壤点位布设 |
| 2.2.2 样品采集分析 |
| 2.3 图件软件 |
| 2.3.1 图件资料 |
| 2.3.2 软件平台 |
| 2.4 分析方法 |
| 2.4.1 半方差函数 |
| 2.4.2 克里格插值 |
| 2.4.3 空间自相关分析 |
| 2.4.4 权重分析 |
| 第3章 兰州市农用地土壤肥力空间变异研究 |
| 3.1 土壤养分数据前处理 |
| 3.2 土壤养分的基本统计特征 |
| 3.3 土壤养分数据的正态检验 |
| 3.4 土壤养分的半方差函数分析 |
| 3.5 土壤养分的克里格插值及空间分布特征 |
| 3.6 土壤养分的自相关分析 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 兰州市农用地土壤养分权重分析 |
| 4.1 熵值法对土壤养分权重分析 |
| 4.2 层次分析法对土壤养分权重分析 |
| 4.3 研究区土壤养分权重综合分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 结论、不足及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 |
（4）华北集约化农区耕地土壤肥力时空演变特征——以河北省曲周县为例（论文提纲范文）
| 1 研究区概况与数据来源 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据来源 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 耕地土壤肥力评价 |
| 2.1.1 构建隶属度函数 |
| 2.1.2 确定指标权重 |
| 2.1.3 耕地土壤肥力综合指数 |
| 2.2 地统计学分析方法 |
| 2.3 数据统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 耕地土壤肥力指标统计特征分析 |
| 3.2 耕地土壤肥力指标变异特征分析 |
| 3.3 耕地土壤肥力质量变异特征分析 |
| 3.4 耕地土壤肥力质量演变特征 |
| 4 讨论 |
| 4.1 曲周县土壤养分元素现状 |
| 4.2 曲周县土壤养分元素变化分析 |
| 4.3 耕地土壤肥力时空变化特征分析 |
| 5 结论 |
（5）西北地区耕地土壤有机质空间分布特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 选题背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据获取 |
| 2.2.1 资料的收集与整理 |
| 2.2.2 土壤样品的测定方法 |
| 2.3 数据处理 |
| 第三章 西北地区耕地土壤有机质的空间变异特征 |
| 3.1 西北地区耕地土壤有机质含量的特征统计 |
| 3.2 西北地区耕地土壤有机质含量的分布特征 |
| 3.3 西北地区耕地土壤有机质含量的空间趋势分析 |
| 3.4 西北地区耕地土壤有机质的空间变异特征 |
| 第四章 西北地区耕地土壤有机质的空间分布特征 |
| 4.1 西北地区耕地土壤有机质的空间分布 |
| 4.2 西北地区耕地土壤有机质含量分布 |
| 4.2.1 陕西省土壤有机质空间分布 |
| 4.2.2 甘肃省土壤有机质空间分布 |
| 4.2.3 青海省土壤有机质空间分布 |
| 4.2.4 新疆维吾尔自治区土壤有机质空间分布 |
| 4.2.5 宁夏回族自治区土壤有机质空间分布 |
| 第五章 西北地区耕地土壤有机质与相关影响因子的效应关系 |
| 5.1 地形特征与有机质的效应关系 |
| 5.1.1 海拔高度与有机质的效应关系 |
| 5.1.2 坡度与有机质的效应关系 |
| 5.2 地貌类型与有机质的效应关系 |
| 5.3 年均降水量与有机质的效应关系 |
| 5.4 土壤pH值与有机质的效应关系 |
| 5.5 土壤质地与有机质的效应关系 |
| 5.6 秸秆还田方式与有机质的效应关系 |
| 5.7 灌溉方式与有机质的效应关系 |
| 5.8 覆膜方式与有机质的效应关系 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）近40年泥河沟流域土壤养分时空变异及驱动因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 研究的目的意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究中存在的问题 |
| 第二章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 研究方法 |
| 第三章 近40年泥河沟流域耕地土壤养分的演变 |
| 3.1 土壤有机质含量的演变 |
| 3.2 土壤全氮含量的演变 |
| 3.3 土壤全磷含量的演变 |
| 3.4 土壤有效磷含量的演变 |
| 3.5 时间变异性分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 泥河沟流域土壤养分的空间变异 |
| 4.1 全流域水平空间土壤养分的变异 |
| 4.2 全坡面断面土壤养分的变异 |
| 4.3 均整坡耕地土壤养分的变异 |
| 4.4 空间变异性分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 土壤养分时空变异的驱动因素分析 |
| 5.1 随机性因素分析 |
| 5.2 结构性因素分析 |
| 5.3 各类因素对耕地土壤养分变异的贡献 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 土壤养分时空变异的相关应用 |
| 6.1 土壤养分含量变化预测 |
| 6.2 流域土地利用管理策略 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）耕地土壤养分时空变异及其影响因素分析 ——以山东省无棣县为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 耕地土壤养分时空变化研究 |
| 1.2.2 耕地土壤养分综合评价研究 |
| 1.2.3 耕地土壤养分变化影响因素研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 理论框架、数据和研究方法 |
| 2.1 耕地土壤养分影响因素的理论分析 |
| 2.1.1 自然因素 |
| 2.1.2 社会经济及政策因素 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 气候条件 |
| 2.2.3 水文状况 |
| 2.2.4 土壤资源 |
| 2.2.5 社会经济概况 |
| 2.2.6 土地利用结构 |
| 2.3 数据来源 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 空间变异性研究方法 |
| 2.4.2 综合指数评价方法 |
| 3 耕地土壤养分时空变化分析 |
| 3.1 耕地土壤有机质时空变化分析 |
| 3.1.1 土壤有机质的描述性统计 |
| 3.1.2 土壤有机质的空间变异分析 |
| 3.2 耕地土壤碱解氮时空变化分析 |
| 3.2.1 土壤有碱解氮的描述性统计 |
| 3.2.2 土壤碱解氮的空间变异分析 |
| 3.3 耕地土壤有效磷的时空变化分析 |
| 3.3.1 土壤有效磷的描述性统计 |
| 3.3.2 土壤有效磷的空间变异分析 |
| 3.4 耕地土壤速效钾的时空变化分析 |
| 3.4.1 土壤速效钾的描述性统计 |
| 3.4.2 土壤速效钾的空间变异分析 |
| 3.5 耕地土壤速pH的时空变化分析 |
| 3.5.1 土壤pH的描述性统计 |
| 3.5.2 土壤pH的空间变异分析 |
| 4 耕地土壤养分综合评价 |
| 4.1 耕地土壤养分综合评价方法 |
| 4.1.1 参评指标的选取 |
| 4.1.2 样点数据的选取 |
| 4.1.3 参评指标隶属度的确定 |
| 4.1.4 参评指标权重值的确定 |
| 4.1.5 土壤养分综合指数的计算 |
| 4.2 土壤养分综合指数计算与分析 |
| 4.2.1 土壤养分综合指数的基本统计 |
| 4.2.2 土壤养分综合指数的空间结构特征 |
| 4.2.3 土壤养分综合指数的时空变化分析 |
| 5 耕地土壤养分变化影响因素分析 |
| 5.1 自然因素分析 |
| 5.1.1 结构性因素分析 |
| 5.1.2 气象因子及土壤酸碱性因素分析 |
| 5.2 社会经济因素定性分析 |
| 5.2.1 经济发展和就业结构 |
| 5.2.2 农村居民人均纯收入 |
| 5.2.3 耕地资源禀赋状况 |
| 5.2.4 农药和化肥施用 |
| 5.2.5 农作物种植结构 |
| 5.2.6 农地利用强度 |
| 5.2.7 农业补贴政策 |
| 5.3 社会经济因素定量分析 |
| 5.3.1 相关分析结果及解释 |
| 5.3.2 对估计结果的说明 |
| 6 研究结论及政策启示 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 政策启示 |
| 6.3 论文的创新点 |
| 参考文献 |
（8）基于GIS技术的土壤养分时空变异研究进展（论文提纲范文）
| 1 国外土壤养分变异研究进展 |
| 2 国内土壤养分变异研究进展 |
| 3 土壤施肥模型研究进展 |
| 4 总结 |
（9）大型城市会展地土壤养分空间分布特征研究——以2019北京世界园艺博览会为例（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 样品采集及处理 |
| 1.3 测定指标与方法 |
| 1.4 数据处理与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 土壤养分指标的描述性统计分析 |
| 2.2 土壤养分指标空间结构分析 |
| 2.3 土壤养分指标空间分布特征 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（10）基于GIS技术的土壤养分时空变异研究（论文提纲范文）
| 1 材料和方法 |
| 1.1 研究区 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 土壤养分数据采集和数据处理 |
| 1.3.1 土壤数据采集 |
| 1.3.2 测定要素与测定方法 |
| 1.3.3 土壤养分图的制作 |
| 1.3.3. 1 基础数据准备 |
| 1.3.3. 2 数据检查 |
| 1.3.3. 3 选择合适的拟合函数进行养分插值 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 土壤养分时间变化 |
| 2.2 土壤养分空间变异 |
| 3 结论 |
四、近20年城乡交错带土壤养分时间空间变异特征分析——以北京市大兴区为例（论文参考文献）
- [1]绥化市典型农田黑土土壤碳氮时空分布特征[D]. 王俊杰. 黑龙江大学, 2021(09)
- [2]基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法[J]. 刘明杰,徐卓揆,郜允兵,杨晶,潘瑜春,高秉博,周艳兵,周万鹏,王凌. 地球信息科学学报, 2020(09)
- [3]兰州市农用地土壤肥力特征分析[D]. 杨鹏. 西北师范大学, 2020(01)
- [4]华北集约化农区耕地土壤肥力时空演变特征——以河北省曲周县为例[J]. 孙晓兵,张青璞,孔祥斌,温良友,赵晶,刘风建. 中国生态农业学报(中英文), 2019(12)
- [5]西北地区耕地土壤有机质空间分布特征分析[D]. 杨玉婷. 西北农林科技大学, 2019
- [6]近40年泥河沟流域土壤养分时空变异及驱动因素研究[D]. 吴驳. 西北农林科技大学, 2018(02)
- [7]耕地土壤养分时空变异及其影响因素分析 ——以山东省无棣县为例[D]. 吕凯一. 浙江大学, 2018(08)
- [8]基于GIS技术的土壤养分时空变异研究进展[J]. 黄树豪,黄青梅,覃晨庭. 园艺与种苗, 2017(09)
- [9]大型城市会展地土壤养分空间分布特征研究——以2019北京世界园艺博览会为例[J]. 王爽,王鹏,李少娟,冯达,彭翔,甘志喆,黄天骄,李天红. 中国农业大学学报, 2017(01)
- [10]基于GIS技术的土壤养分时空变异研究[J]. 李慧芳,杨虎德,郑隆举. 北方农业学报, 2016(02)