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一种利用绿肥提高土壤有机碳含量的方法: 本发明公开了一种利用绿肥提高土壤有机碳含量的方法，属于栽种植物绿肥改善土壤有机质积累和转化以修复土壤环境技术领域。所述方法包括以下步骤：在每年的3月～4月，将豆科绿肥种子和十字花科绿肥种子播种在土壤中并进行覆土、浇水直至...; 冯伟孟熠黎王天舒尧水红曹卫东李庭宇刘忠宽谢楠高玉霞王拴波高建勇李玺家

西宁市土壤有机碳含量影响因素分析: 2024年; 在全球气候变暖的背景下,研究土壤有机碳的空间分布及其影响因素对维护该地区的经济社会可持续发展具有重要的科学价值和现实意义。基于此,以青海省西宁市为研究区域,结合6个环境变量探究气候、地形、植被因子对土壤有机碳含量的影响情况,根据土壤有机碳含量的空间分布特征及差异情况,运用相关性分析和统计分析等技术,对土壤有机碳含量空间分布的影响情况及可能原因进行分析和讨论。结果表明,土壤有机碳含量分布特征显示为自表层到底层含量逐渐变低,主要在表层0~20 cm的土壤中累积,表聚现象较明显。气候因子(年均气温、年均降水量)、海拔在0~100 cm深度土层上是影响土壤有机碳含量垂直分布的最重要因素。研究区内年均气温与土壤有机碳含量呈现显著负相关性,在各土层土壤有机碳平均含量大小整体趋势表现均为(<-5℃)<(-5~0℃)<(0~5℃)<(>5℃);不同年均降水量等级下,土壤有机碳平均含量整体变化趋势为(<400 mm)<(400~500 mm)<(500~600 mm)<(>600 mm),随着降水量的增加,土壤有机碳含量逐渐升高;在同一海拔不同土层或者不同海拔同一土层,土壤有机碳含量均随海拔的升高呈先增加后降低的变化趋势。; 蒲美; 关键词：土壤有机碳影响因素描述统计

一种基于高光谱的土壤有机碳含量预测方法: 本发明提供一种基于高光谱的土壤有机碳含量预测方法，涉及高光谱预测技术领域。该方法首先采集并处理土壤样本，进行土壤光谱测量和SOC含量测定；然后测定土壤光谱反射率数据，并对土壤光谱反射率数据预处理；再采用哈里斯鹰算法HHO...; 吕欢欢秦永兴张辉沈音序李建博王耀威

辽宁省农田土壤有机碳含量特征与影响因素: 2024年; 作为中国重要粮食生产基地的东北农田,由于不合理利用,土壤有机碳含量出现逐年下降的趋势。本研究以辽宁省典型作物玉米和水稻土壤为对象,共采集444份土壤样品,分析土壤有机碳及其组分(微生物生物量碳、死亡残体碳和可溶性有机碳)的含量,并解析影响有机碳的关键因素。结果表明:水稻田土壤有机碳(SOC)、微生物生物量碳(MBC)含量和MBC/SOC值均高于玉米田土壤,而水稻田土壤可溶性有机碳含量、细菌残体碳、真菌残体碳和土壤残体碳总量低于玉米田土壤;相关分析显示,玉米田和水稻田的SOC与MBC和微生物残体碳具有显著正相关性;回归分析显示,水稻田SOC与MBC和微生物残体碳的斜率较低;随机森林模型分析显示,土壤C/N和真菌残体碳是玉米田和水稻田土壤SOC的关键影响因素,但两者对玉米田土壤SOC的解释度更高;玉米田和水稻田SOC组分及关键影响因素存在显著差异,微生物周转过程对玉米田SOC影响更大,土壤性质对水稻田SOC含量起到主要影响。本研究为科学调控东北农田土壤有机碳提供基础数据和理论基础。; 陈思宇律泽张仰王健李国琛王超; 关键词：土壤有机碳微生物生物量碳

榆阳区不同植被类型土壤有机碳含量及其影响因素: 2024年; 榆阳区森林生态系统处于新时期植被建设的初级演替阶段,研究其不同植被类型下土壤有机碳储存的变化特征及影响因素,有利于森林生态系统恢复和土地的合理利用。以榆阳区5种典型植被为研究对象,测定不同土层有机碳含量,探讨不同植被类型在0—100 cm土壤有机碳储存特征及其与土壤环境因子的关系。(1)不同植被类型下,土壤有机碳平均含量表现为油松林(5.62 g·kg^(–1))>樟子松林(4.13 g·kg^(–1))>侧柏林(3.44 g·kg^(–1))>沙棘林(2.75 g·kg^(–1))>草地(1.37 g·kg^(–1)),油松林与侧柏林、沙棘林、草地土壤有机碳平均含量呈显著性差异(P<0.05)。(2)不同植被类型土壤有机碳储量介于21.08 t·hm^(–2)—76.16 t·hm^(–2)。(3)土壤有机碳含量和土壤理化性质的相关关系在各植被中表现不一,综合5种植被类型来看,有机碳含量与电导率呈极显著正相关(P<0.01),与总孔隙度和饱和含水量均呈显著正相关(P<0.05)。榆阳区不同植被类型下有机碳的储存特征具有差异性,电导率、总孔隙度和饱和含水量显著影响林地土壤有机碳积累。; 南正正艾宁艾宁刘长海刘广全; 关键词：土壤有机碳植被类型影响因素通径分析

基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演: 2024年; 土壤有机碳含量关乎地力强弱、生态均衡及农业的永续经营,是精细农业实践中不可或缺的指标。高光谱定量分析技术以其高效性和成本优势成为评估该指标的首选方法。但当前研究多基于少量单一样本,且在光谱数据处理和建模关键技术等方面,仍需突破以提高有机碳检测的准确度。为此,本研究以欧盟统计局提供的LUCAS多种类型土壤光谱数据集作为分析对象,设计了一种基于频谱图的土壤有机碳(SOC)含量高光谱反演方法。将土壤高光谱数据进行预处理,去除光谱中的噪音和冗余信息;运用小波包变换(WPT)、短时傅里叶变换(STFT)将一维光谱数据分别转换成大小为33×34和128×36的二维频谱图,提高光谱特征信息维度,以更好适应卷积神经网络(CNN)学习结构,同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布,可以更精确地显示不同频率或波长上的吸收率差异;将频谱图输入构建的CNN模型进行回归预测,估测SOC含量。对比偏最小二乘回归(PLSR)和一维卷积模型(1D-RDC)与STFT-CNN、WPT-CNN估测模型。结果表明,经小波包变换和短时傅里叶变换后得到的频谱图能够很好体现光谱中的特征信息,配合CNN模型的特征提取和学习能力能够有效地估测大规模土壤高光谱中SOC含量,WPT-CNN模型估测效果最优(决定系数R 2,0.84;均方根误差RMSE,11.2),STFT-CNN模型的回归预测效果次之(R 2,0.77;RMSE,13.29)。因此,基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演方法对大型土壤高光谱数据集中的土壤有机碳含量估测有较好的效果,可为构建智能化的土壤属性预测技术提供参考。; 熊志立高会议万莉; 关键词：土壤有机碳卷积神经网络

一种用于测定土壤有机碳含量的控温消煮装置: 本实用新型公开了一种用于测定土壤有机碳含量的控温消煮装置，涉及消煮装置技术领域，包括消煮机体和消煮容器，所述消煮容器固定设置于消煮机体的上表面，所述消煮机体的内部固定设置有加热盘，所述加热盘的一侧固定设置有温度控制器，所...; 黄荣浪陈旻彦王珏鑫

元素分析仪测定土壤有机碳含量的方法改进研究: 2024年; 土壤有机碳在维持土壤健康、支持植物生长和调节全球碳循环方面具有重要意义。准确测定土壤有机碳含量对于生态环境研究和管理至关重要。本文综述了利用元素分析仪测定土壤有机碳含量的方法现状及其改进进展,探讨了传统测定方法的局限性和元素分析仪在提高测定精度和效率方面的优势。进一步详细介绍了近年来在样品制备、测定过程和数据处理方面的技术改进,并评估了这些改进方法的应用前景及其对土壤碳研究和管理的贡献。; 赵艳云; 关键词：土壤有机碳元素分析仪

湖滨绿洲土壤有机碳含量的支持向量机估算模型: 2024年; 【目的】利用高光谱数据快速估算土壤有机碳含量,为干旱区湖滨绿洲合理开发土地资源提供科学依据。【方法】以新疆博斯腾湖北岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与高光谱数据相结合,对原始光谱进行SG平滑(SavitzkyGolay smoothing,SG)、连续统去除(Continuum Removal,CR)、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)预处理,采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选特征波段;应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型估算土壤有机碳含量。【结果】(1)研究区土壤有机碳含量为0.69~50.32 g/kg,平均值为14.15 g/kg,标准差为9.51 g/kg,呈中等变异性,变异系数为67.20%。(2)土壤原始光谱反射率在350~750 nm,光谱反射率呈上升趋势,在750~2150 nm,光谱反射率呈相对平稳趋势,在2150~2500 nm,光谱反射率逐渐下降;连续小波变换对土壤原始光谱预处理后随着分解尺度的增加,光谱局部特征明显,吸收峰和反射峰越来越平滑;采用连续投影算法筛选的光谱特征波段集中于350~952 nm、1007~1742 nm、2082~2381 nm,且特征波段仅占可见光-近红外光谱波段的0.30%。(3)连续小波变换结合连续投影算法构建的SVM模型,其训练集和验证集分别R^(2)=0.76,RMSE=4.78和R^(2)=0.94,RMSE=3.30,RPD=2.50。【结论】CWT-SPA-SVM可有效估算研究区土壤有机碳含量。; 杨吉祥李新国; 关键词：土壤有机碳含量连续小波变换连续投影算法支持向量机模型

蒸汽浴-流动分析仪法测定土壤有机碳含量的方法: 2024年; 为了准确高效批量测定土壤有机碳含量,采用比色管代替消煮管,蒸汽加热消煮土壤,利用流动分析仪法测定有机碳。并将此方法与重铬酸钾氧化-外加热法(常规通用)进行了比较,探讨方法的可行性。结果表明,蒸汽浴-流动分析仪法测定土壤有机碳含量重复性试验的相对标准偏差为3.19%~9.41%,回收率为92.21%~97.63%。方法精密度及准确性良好。所测结果与重铬酸钾氧化-外加热法无显著性差异(P>0.05),两种方法拟合的回归方程:y(蒸汽浴-流动分析仪法)=0.947x(重铬酸钾氧化-外加热法)+1.621(r^(2)=0.933),两者呈良好的相关性。用两种方法测定200个土壤有机碳,蒸汽浴-流动分析仪法的检测用时是重铬酸钾氧化-外加热法用时的68%,人工操作用时是重铬酸钾氧化-外加热法用时的44%,蒸汽浴-流动分析仪法无需使用硫酸亚铁,重铬酸钾、硫酸和水用量为重铬酸钾氧化-外加热法的40%。蒸汽浴-流动分析仪法省工省时,人员工作强度低,试剂用量少,环境危害降低,检测准确高效,经济安全,可推荐为大批量土壤有机碳含量测定的方法。; 李朝英郑路明安刚明安刚; 关键词：土壤有机碳

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