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- 基于机器学习的农田土壤阳离子交换量空间分布预测
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- 阳离子交换量(CEC)反映了土壤对交换性阳离子的固持能力,是评价农田土壤肥力和环境质量的重要指标.室内滴定法测定土壤CEC成本高且流程繁琐.为此,利用宁夏各地农田内采集的565个0~20 cm耕层土壤样本,测定土壤pH、有机碳和机械组成等参数,采用多元线性回归法和机器学习法构建基于田块尺度的土壤CEC估测模型,用于快速准确地获取土壤CEC值.结果表明:①宁夏农田土壤CEC平均值为9.39 cmol·kg^(-1),变异系数为40.74%,属于高变异,空间分布特征总体表现为黄河流域(宁夏段)周边及宁南山区较高,中部干旱带和中东部地区较低;②选用总数据集所构建的模型土壤参数中,土壤有机碳、黏粒含量、pH和砂粒含量是影响宁夏农田土壤CEC的重要因素,其相关系数分别为0.55、0.72、-0.41和-0.44;③多元线性回归建模结果显示,按市区对总数据集划分,构建市区范围内的多元线性型回归模型更有利于农田土壤CEC预测;④相较于多元线性回归法,机器学习法在总数据集预测上效果更好,以多元线性回归模型为参照,反向传播神经网络、卷积神经网络、粒子群算法优化的反向传播神经网络、粒子群算法优化的卷积神经网络、灰狼算法优化的反向传播神经网络和灰狼算法优化的卷积神经网络模型预测精度(R^(2))分别提高了13.59%、30.78%、18.91%、35.47%、20.94%和38.91%.⑤模型验证结果表明,灰狼算法优化的卷积神经网络模型,验证集R^(2)为0.91,RMSE为1.07 cmol·kg^(-1),NRMSE为11.77%,模型接近极稳定水平,模型综合表现最佳.综上所述,灰狼算法优化的卷积神经网络模型预测精度高,外推能力强,是农田尺度预测土壤CEC的较优模型.此结果可为宁夏农田土壤CEC预测提供了新的思路和解决方案.
- 马纪龙马琨谢铁娜李虹岳翔姬丽韩林蒲齐勇杰贾彪
- 关键词:农田多元线性回归
- 氯化铵-乙酸铵交换法测定土壤中阳离子交换量
- 2025年
- 现阶段如需测定土壤中阳离子交换量,首先需测定pH,根据pH选择相对应的方法。该文方法不需测pH,可以直接将土壤样经氯化铵溶液加热处理后,再用乙酸铵交换直接测定阳离子交换量。结果显示,该法土壤样品相对偏差(RD%)范围为0.00%~2.00%;标准物质的测定值均在标准值允许误差范围内,相对误差(RE%)在0.50%~6.00%之间,方法准确、可靠,均满足环境土壤样品测试方法的要求。
- 施白妮王学伟李鑫雯杨雪兰角文升
- 关键词:阳离子交换量土壤PH
- 长江下游平原土壤阳离子交换量和交换性盐基离子分布预测
- 2025年
- 作为衡量土壤养分有效性的一个关键土壤特性,阳离子交换量(CEC)在土壤分析的成果中往往不尽如人意,要么数据缺失,要么因不同测定方法而结果各异。因此,构建一种基于土壤其他性质来预估CEC的模型变得尤为关键。选择长江下游安徽段沿江平原圩区,通过以研究区的各种土壤属性变量与阳离子交换性能之间的相关性、变量自身的空间结构特性等为依据,建立关于研究区域的土壤阳离子交换性能数据分析模型,利用SOC、质地、围垦历史和土地利用等因子,预测土壤阳离子交换性能,可以得到较为满意的结果。研究区内土壤CEC含量普遍较高,尤其以长江沿岸最为显著,呈现自上游向下游递增的趋势。此外,交换性盐基离子的空间分布特征也各不相同,其中Ca2+和Mg2+含量在长江沿岸逐渐减少,而K+含量则呈现相反趋势。TEB含量在长江沿岸附近较高,但整体分布较为均匀。盐基饱和度BS以高水平为主,长江沿岸呈现递减趋势。土壤阳离子交换性能预测不仅有助于深化对土壤属性的认识,而且还为区域土壤质量评价与农业管理提供了重要的科学依据,为长江下游生态地球化学调查工作提供有力补充。
- 纪佳辰高超
- 关键词:盐基离子
- 土壤阳离子交换量的确定方法
- 本发明的实施例属于土壤参数测量技术领域,具体涉及一种土壤阳离子交换量的确定方法,其包括步骤:获取待测区域的地物光谱反射率;获取待测区域内多个采样点处土壤的阳离子交换量;根据待测区域的地物光谱反射率,确定待测区域的植被参数...
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- 一种土壤阳离子交换量测定仪
- 本发明公开了一种土壤阳离子交换量测定仪,所述底座上设有样品托盘,样品瓶内设有过滤膜,样品托盘的一侧设有实验箱,实验箱的上端设有实验口,实验口与样品瓶配合,实验箱的一侧设有旋转气缸、冷凝瓶、蒸汽产生瓶,所述旋转气缸上设有样...
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- 一种土壤阳离子交换量的测定方法
- 本发明公开了一种土壤阳离子交换量的测定方法,是通过氢离子与金属离子交换来确定土壤阳离子交换量。首先,对土壤样品进行氢离子饱和处理,使土壤颗粒表面全部吸附氢离子;然后向处理好的氢离子饱和样中加入碱溶液(氢氧化钠溶液或氢氧化...
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