黄淮海平原农田土壤水氮行为模拟与管理分析

论文题目: 黄淮海平原农田土壤水氮行为模拟与管理分析

论文类型: 博士论文

论文专业: 土壤学

作者: 高如泰

导师: 陈焕伟,李保国,黄元仿

关键词: 水氮行为,空间变异,模拟,黄淮海平原,优化管理,地理信息系统

文献来源: 中国农业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文采用地理信息系统（GIS）与地统计学相结合的方法,研究了黄淮海平原土壤颗粒组成、容重、养分含量和CEC的空间变异特征;以试验资料为基础建立并验证了土壤水、热、氮和作物生长联合模型,并与GIS相结合对区域水氮行为进行模拟;以黄淮海平原的农村社会经济条件和气象条件为背景,运用基于GIS的联合模型对夏玉米—冬小麦轮作制度下土壤水氮利用效率和氮素损失量的区域分布规律进行评价,并应用模拟结果对农田水、氮管理措施进行了优化。研究结果如下: 不同土层的颗粒组成和容重以及0～20cm土层的有机质、全氮、全磷、全钾含量和CEC的空间分布都具有明显的趋势效应和异向性,在区域土壤性质的空间变异函数建模时宜同时进行趋势分析和异向性分析。 区域土壤性质的空间变异中,随机变异均较高,空间异质程度的指标[C0/（C0+C）]一般大于0.5。等值线图的分析表明,区域土壤性质各级别间的空间分布多呈条带状或块状。 所建基于BP神经网络的土壤转换函数模型对土壤水力学参数有较好的预测效果。t-检验结果表明,用土壤粒径分布作为输入项估算出的土壤水力学参数已完全可以满足区域模拟对参数的需要。 将作物生长发育模型与土壤水、热和氮联合运移模型进行整合,建立土壤水、热、氮和作物生长联合数学模型并进行验证,并采用夏玉米—冬小麦的田间试验资料对该模型进行了验证,结果表明该模型对作物生长和土壤水、氮行为的模拟值与实测值吻合较好,可用于区域水、氮联合运移模拟;用ArcGIS内置的VBA编辑器,将作物生长发育和土壤水、热、氮联合模型嵌入到ArcGIS8.1中,并建立了与之配套的共享数据库,实现了联合模型与GIS的结合。 应用基于GIS的联合模型对1999—2000年夏玉米—冬小麦轮作制度下的区域土壤水、氮行为和作物产量进行模拟。多元线性逐步回归分析表明:在玉米季,土壤氮素淋失量与施氮量、饱和导水率（Ks）、积温、降水和灌水量均呈极显著的正相关;水分利用效率（WUE）与施氮量呈极显著的正相关,而与积温呈极显著的负相关;氮素利用效率（NUE）与降水和灌水量呈极显著的正相关,而与施氮量和土壤有机质含量呈极显著的负相关。在小麦季,1米土体的氮素淋失量与灌水和降水量、施氮量、Ks呈极显著的正相关;WUE与施氮量和日照时数呈极显著的正相关,而与降水和灌水量、Ks呈极显著的负相关;NUE与降水和灌水量、日照时数呈极显著的正相关,与施氮量、Ks呈极显著的负相关。 由于自然条件和农田管理措施的差异,各地貌区划区之间的WUE、NUE及土壤氮素淋失情况的空间分布规律有明显差别。 以水、氮管理为决策变量,以周年作物产量、WUE、NUE和土壤氮素淋失量为优化目标建立多目标最优化模型。结果如下:在1999—2000年夏玉米—冬小麦生长季气象条件下,对于降雨量偏少的京、津、冀地区和鲁中、鲁西北山前平原区,较优的水氮措施以12F2(全年灌水320mm,施肥280kgN·hm-2)和I1F2(全年灌水220mm,施肥280kgN·hm-2)为主;对于降水条件较好的其他地区,较优水氮措施主要与土壤导水性质有关,对于古河道沙土和砂壤质、轻壤质等Ks比较大土壤,优化水氮措施多为I3F1(全年灌水420mm,施肥200kgN·hm-2);对于中壤质、重壤质土壤和粘土,优化水氮措施一般为I1F2。

论文目录:

第一章 绪论

1.1 问题的提出和选题的意义

1.2 研究现状综述

1.3 研究目标、研究内容和技术路线

第二章 研究区域概况与试验方案

2.1 研究区域概况

2.2 试验方案

第三章 黄淮海平原土壤性质的空间变异特征

3.1 地统计学原理简述

3.2 黄淮海平原土壤性质的空间变异分析

3.3 本章小结

第四章 基于BP神经网络的土壤水分运动参数的估算

4.1 模型的建立

4.2 基础数据与样本选择

4.3.结果分析

4.5 本章小结

第五章 土壤水、热、氮和作物生长联合模型的建立与验证

5.1 土壤水、热、氮和作物生长联合模型的关系框图

5.2 作物生长发育模拟

5.3 土壤水分运移模拟

5.4 土壤硝态氮运移模拟

5.5 土壤温度的模拟模型

5.6 联合模型的田间验证

5.7 本章小结：

第六章 区域水氮行为的模拟分析

6.1 土壤水、热、氮和作物联合模拟模型与地理信息系统的集成

6.2 区域模型参数的确定

6.3 模拟效果及结果分析

6.4 本章小结：

第七章 区域农业水、氮管理措施的优化

7.1 一般多目标最优化问题和求解方法

7.2 决策变量和目标函数的确定

7.3 结果分析

7.4 本章小结

第八章 结论与展望

8.1 本论文主要结论

8.2 展望

参考文献

致谢

个人简历

发布时间: 2005-07-18

参考文献

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