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不同无机改良剂对氟污染酸性土壤降酸控氟的作用
1
作者
何心倩
张周
+3 位作者
时仁勇
李九玉
俞元春
徐仁扣
《中国生态农业学报(中英文)》
北大核心
2025年第11期2128-2138,共11页
为筛选性能优良的氟污染酸性土壤改良剂,选择了11种代表性矿物类、工业副产品类及商品类等含钙、镁的无机改良剂,分析其中和土壤酸度、降低可溶性氟和提高土壤养分含量的效果,并运用土壤质量指数法(SQI)对不同改良剂降低土壤酸度、控制...
为筛选性能优良的氟污染酸性土壤改良剂,选择了11种代表性矿物类、工业副产品类及商品类等含钙、镁的无机改良剂,分析其中和土壤酸度、降低可溶性氟和提高土壤养分含量的效果,并运用土壤质量指数法(SQI)对不同改良剂降低土壤酸度、控制氟污染的综合效果进行定量评价。结果表明,改良剂的酸中和能力可用其酸中和容量评价,其中起酸度中和作用的最主要成分为方解石、白云石等碳酸盐以及易溶的硅酸盐、磷酸盐等成分,这些改良剂提高土壤pH的同时可显著降低土壤可溶性铝、交换性铝和可溶性氟的含量,其中提高土壤pH至近中性更有助于可溶性氟与钙、镁离子形成共沉淀。但改良剂中若存在易溶的硫酸盐、氯化盐,特别是本身含氟时,不利于降低土壤可溶性氟含量,甚至促进可溶性铝氟络合物的形成,增加铝毒害的环境风险。无机改良剂可不同程度提高土壤有效性钾、钙、镁和磷等矿质养分的含量,其提升效果主要与改良剂本身这些养分的含量呈正相关。综合评价改良剂降酸控氟效果,发现石灰石、风化煤、硅灰石、硅钙镁改良剂和白云石等5种无机改良剂是氟污染酸性土壤治理的较优选择。
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关键词
氟污染酸性土壤
土壤酸度
可溶性氟
无机改良剂
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职称材料
基于数字图像技术反演中国东北黑土有机质含量
被引量：
1
2
作者
王亚丹
张凤
+8 位作者
胡文友
于东升
迟凤琴
张超
徐英德
杨顺华
俞元春
姜军
徐仁扣
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1051-1056,共6页
以东北黑土为研究对象,利用数码相机获取黑土的数字图像,遴选与土壤有机质(SOM)含量相关的红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量,并通过逐步多元回归(SMRM)和神经网络模型(NNM)建立基于数字图像的SOM含量预测模型。结果表明:黑土数字图像的各颜...
以东北黑土为研究对象,利用数码相机获取黑土的数字图像,遴选与土壤有机质(SOM)含量相关的红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量,并通过逐步多元回归(SMRM)和神经网络模型(NNM)建立基于数字图像的SOM含量预测模型。结果表明:黑土数字图像的各颜色分量原始值与SOM含量的相关系数绝对值(r)依次为:R>G>B,分别为0.67、0.65、0.50。原始值经对数和开平方数值变换后,r增加,而经倒数和平方变换后,r降低。据此,基于数字图像R、G、B颜色分量的原始值和各变换值建立了预测SOM含量的SMRM模型,训练集和验证集决定系数(R2)分别为0.43~0.50和0.46~0.50,均方根误差(RMSE)分别为1.28%~1.39%和1.31%~1.39%(P<0.001),其中基于对数和开平方变换值的模型拟合程度和预测精度更高。同时,利用NNM模型基于黑土R、G、B颜色分量的原始值反演SOM含量,发现多层感知器算法模型得到的黑土SOM实测值和预测值之间R2均为0.49,RMSE为1.31%和1.28%(P<0.001)。因此,SMRM和NNM均能通过黑土数字图像的R、G、B颜色分量反演SOM含量,其是快速获取中国东北黑土SOM含量的一套可操作的预测方法。
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关键词
黑土
有机质
数字图像
逐步多元回归
神经网络模型
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职称材料
题名
不同无机改良剂对氟污染酸性土壤降酸控氟的作用
1
作者
何心倩
张周
时仁勇
李九玉
俞元春
徐仁扣
机构
南方现代林业协同创新中心/南京林业大学生态与环境学院
中国科
学院
南京
土壤研究所土壤与农业可持续发展全国重点实验室
中国科
学院
大学
南京
学院
出处
《中国生态农业学报(中英文)》
北大核心
2025年第11期2128-2138,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD1900604)
国家自然科学基金项目(42177300,41877102)资助。
文摘
为筛选性能优良的氟污染酸性土壤改良剂,选择了11种代表性矿物类、工业副产品类及商品类等含钙、镁的无机改良剂,分析其中和土壤酸度、降低可溶性氟和提高土壤养分含量的效果,并运用土壤质量指数法(SQI)对不同改良剂降低土壤酸度、控制氟污染的综合效果进行定量评价。结果表明,改良剂的酸中和能力可用其酸中和容量评价,其中起酸度中和作用的最主要成分为方解石、白云石等碳酸盐以及易溶的硅酸盐、磷酸盐等成分,这些改良剂提高土壤pH的同时可显著降低土壤可溶性铝、交换性铝和可溶性氟的含量,其中提高土壤pH至近中性更有助于可溶性氟与钙、镁离子形成共沉淀。但改良剂中若存在易溶的硫酸盐、氯化盐,特别是本身含氟时,不利于降低土壤可溶性氟含量,甚至促进可溶性铝氟络合物的形成,增加铝毒害的环境风险。无机改良剂可不同程度提高土壤有效性钾、钙、镁和磷等矿质养分的含量,其提升效果主要与改良剂本身这些养分的含量呈正相关。综合评价改良剂降酸控氟效果,发现石灰石、风化煤、硅灰石、硅钙镁改良剂和白云石等5种无机改良剂是氟污染酸性土壤治理的较优选择。
关键词
氟污染酸性土壤
土壤酸度
可溶性氟
无机改良剂
Keywords
fluoride-contaminated acidic soil
soil acidity
soluble fluoride
inorganic amendments
分类号
S156.2 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
基于数字图像技术反演中国东北黑土有机质含量
被引量：
1
2
作者
王亚丹
张凤
胡文友
于东升
迟凤琴
张超
徐英德
杨顺华
俞元春
姜军
徐仁扣
机构
南方现代林业协同创新中心/南京林业大学生态与环境学院
土壤与农业可持续发展重点实验室(中国科
学院
)
黑龙江省黑土保护利用研究院
中国农
业大
学土地科学与技术
学院
沈阳农
业大
学土地
与环境
学院
出处
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1051-1056,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1500202)
中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA2801010104)
国家重点农业科技项目(NK2022180104)资助。
文摘
以东北黑土为研究对象,利用数码相机获取黑土的数字图像,遴选与土壤有机质(SOM)含量相关的红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量,并通过逐步多元回归(SMRM)和神经网络模型(NNM)建立基于数字图像的SOM含量预测模型。结果表明:黑土数字图像的各颜色分量原始值与SOM含量的相关系数绝对值(r)依次为:R>G>B,分别为0.67、0.65、0.50。原始值经对数和开平方数值变换后,r增加,而经倒数和平方变换后,r降低。据此,基于数字图像R、G、B颜色分量的原始值和各变换值建立了预测SOM含量的SMRM模型,训练集和验证集决定系数(R2)分别为0.43~0.50和0.46~0.50,均方根误差(RMSE)分别为1.28%~1.39%和1.31%~1.39%(P<0.001),其中基于对数和开平方变换值的模型拟合程度和预测精度更高。同时,利用NNM模型基于黑土R、G、B颜色分量的原始值反演SOM含量,发现多层感知器算法模型得到的黑土SOM实测值和预测值之间R2均为0.49,RMSE为1.31%和1.28%(P<0.001)。因此,SMRM和NNM均能通过黑土数字图像的R、G、B颜色分量反演SOM含量,其是快速获取中国东北黑土SOM含量的一套可操作的预测方法。
关键词
黑土
有机质
数字图像
逐步多元回归
神经网络模型
Keywords
Black soil,Soil organic matter
Digital image
Stepwise multiple regression model
Neural network methodology
分类号
S151.9 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同无机改良剂对氟污染酸性土壤降酸控氟的作用
何心倩
张周
时仁勇
李九玉
俞元春
徐仁扣
《中国生态农业学报(中英文)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于数字图像技术反演中国东北黑土有机质含量
王亚丹
张凤
胡文友
于东升
迟凤琴
张超
徐英德
杨顺华
俞元春
姜军
徐仁扣
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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