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基于贝叶斯推断的DNDC模型参数校正与不确定性评价研究
被引量：
5
1
作者
秦发侣
赵永存
+2 位作者
史学正
于东升
徐胜祥
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期247-254,共8页
实现土壤有机碳(SOC)动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化,进行模型参数校正和模...
实现土壤有机碳(SOC)动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化,进行模型参数校正和模拟结果的不确定性定量评价。结果表明,DNDC模型适宜长期监测田块的SOC动态变化的模拟,但模型的模拟结果存在一定的不确定性;在DNDC模型输入参数数据质量不明的情况下,利用贝叶斯推断和MCMC方法能够有效地实现模型输入参数的自动校正和SOC模拟结果不确定性的定量评价,从而为实现区域或国家尺度农田SOC动态模拟的不确定性定量评价提供理论和方法依据。
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关键词
贝叶斯推断
马尔科夫链蒙特卡洛方法
参数校正
不确定性评价
DNDC模型
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职称材料
杞麓湖盆地土壤有机质多时相空间分布与演变
被引量：
6
2
作者
秦发侣
郭春平
+5 位作者
陈红
柳德江
田育天
谢新乔
李湘伟
王世航
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1548-1555,共8页
基于四期土壤采样点数据,结合样点调查和统计年鉴数据,采用普通克里格、多元回归和探索性回归方法预测杞麓湖盆地土壤有机质(SOM)空间分布并分析其影响因素。结果表明指数和椭球模型分别较好地拟合了2008和2011年、2013和2015年的SOM的...
基于四期土壤采样点数据,结合样点调查和统计年鉴数据,采用普通克里格、多元回归和探索性回归方法预测杞麓湖盆地土壤有机质(SOM)空间分布并分析其影响因素。结果表明指数和椭球模型分别较好地拟合了2008和2011年、2013和2015年的SOM的空间变异性。四个时相的SOM均由西南到中部再到东北部呈现出低-高-低的分布特征,并且高值核心区的位置不变,但高值区范围逐年扩大。前三个时间段内SOM连续增加的区域面积是连续减小的区域面积的两倍多。土壤亚类类型、农业设施和土壤质地各解释SOM变异的14.3%、2.6%和1.3%。SOM的降低主要由粮食和蔬菜的高产出所导致,适当地减少氮肥施用量并增加复合肥施用量能在一定程度上维持甚至提升SOM含量。
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关键词
土壤有机质
普通克里格
多时相
时空分布与变化
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职称材料
题名
基于贝叶斯推断的DNDC模型参数校正与不确定性评价研究
被引量：
5
1
作者
秦发侣
赵永存
史学正
于东升
徐胜祥
机构
土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)
中国科学院大学
出处
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期247-254,共8页
基金
中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-EW-QN404)
中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050509)资助
文摘
实现土壤有机碳(SOC)动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化,进行模型参数校正和模拟结果的不确定性定量评价。结果表明,DNDC模型适宜长期监测田块的SOC动态变化的模拟,但模型的模拟结果存在一定的不确定性;在DNDC模型输入参数数据质量不明的情况下,利用贝叶斯推断和MCMC方法能够有效地实现模型输入参数的自动校正和SOC模拟结果不确定性的定量评价,从而为实现区域或国家尺度农田SOC动态模拟的不确定性定量评价提供理论和方法依据。
关键词
贝叶斯推断
马尔科夫链蒙特卡洛方法
参数校正
不确定性评价
DNDC模型
Keywords
Bayesian inference
Markov Chain Monte Carlo method
Parameter calibration
Uncertainty estimation
Denitrification-Decomposition model
分类号
S114 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
杞麓湖盆地土壤有机质多时相空间分布与演变
被引量：
6
2
作者
秦发侣
郭春平
陈红
柳德江
田育天
谢新乔
李湘伟
王世航
机构
玉溪师范学院地理与国土工程学院
土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)
玉溪市土壤与肥料工作站
红塔烟草(集团)有限责任公司
安徽理工大学测绘学院
出处
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1548-1555,共8页
基金
国家自然科学基金项目(4180070048,31700369)
土壤与农业可持续发展重点实验室开放课题(Y812000002)资助。
文摘
基于四期土壤采样点数据,结合样点调查和统计年鉴数据,采用普通克里格、多元回归和探索性回归方法预测杞麓湖盆地土壤有机质(SOM)空间分布并分析其影响因素。结果表明指数和椭球模型分别较好地拟合了2008和2011年、2013和2015年的SOM的空间变异性。四个时相的SOM均由西南到中部再到东北部呈现出低-高-低的分布特征,并且高值核心区的位置不变,但高值区范围逐年扩大。前三个时间段内SOM连续增加的区域面积是连续减小的区域面积的两倍多。土壤亚类类型、农业设施和土壤质地各解释SOM变异的14.3%、2.6%和1.3%。SOM的降低主要由粮食和蔬菜的高产出所导致,适当地减少氮肥施用量并增加复合肥施用量能在一定程度上维持甚至提升SOM含量。
关键词
土壤有机质
普通克里格
多时相
时空分布与变化
Keywords
Soil organic matter
Ordinary kriging
Multi-phase
Spatio-temporal distribution and variation
分类号
P962 [天文地球—自然地理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯推断的DNDC模型参数校正与不确定性评价研究
秦发侣
赵永存
史学正
于东升
徐胜祥
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
在线阅读
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职称材料
2
杞麓湖盆地土壤有机质多时相空间分布与演变
秦发侣
郭春平
陈红
柳德江
田育天
谢新乔
李湘伟
王世航
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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引证文献
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