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基于机器学习的环境因子与土壤孔隙度模拟: 1; 作者胡炎凤邹天祥 +6 位作者梁志鹏涂俊喜周萌沈文杰张介棠范东升卢燕回《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》北大核心 2025年第2期33-41,共9页; 土壤孔隙度是土壤物理质量、农业和环境保护研究中的关键参数。本研究以广西百色市植烟土壤0~20 cm表层土壤为研究对象,采用4个机器学习模型模拟6个气候因子、3个地形因子和1个土壤属性因子对土壤孔隙度的预测潜力,分析孔隙度的大小和... 展开更多; 关键词土壤孔隙度气候因子地形因子土壤属性因子随机森林模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

富川县植烟区域耕层土壤肥力现状评价: 2; 作者张介忠王文英 +1 位作者张得平张介培《花卉》 2025年第8期193-195,共3页; 通过对富川瑶族自治县(简称“富川县”)植烟区342份耕层土壤样品的系统分析,测定了pH、有机质含量、常量元素及微量元素等指标,旨在评估该区域土壤肥力状况,为烟草栽培的养分管理提供科学依据。分析结果显示,研究区域土壤有机质含量丰富... 展开更多; 关键词富川县烟草土壤肥力微量元素; 在线阅读下载PDF 职称材料

德保县植烟区域耕层土壤肥力现状评价: 3; 作者陈钲王文英 +1 位作者范东升张介培《花卉》 2025年第6期190-192,共3页; 以德保县植烟区土壤为研究对象,通过对德保县7个乡(镇)315份植烟土样的系统检测,分析了土壤氮磷钾含量、pH、有机质及微量元素等指标,旨在评估该区域土壤养分状况及其适宜性,为科学施肥提供理论依据。检测结果显示,研究区域耕层土壤中... 展开更多; 关键词德保县烟草土壤肥力微量元素; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Stacking模型的土壤综合肥力评价——以富川瑶族自治县植烟区为例被引量：5: 4; 作者邹天祥梁志鹏 +5 位作者龚佳林周萌沈文杰张介棠范东升卢燕回《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期1438-1446,共9页; 【目的】实现耕地土壤综合肥力评价的标准化、快捷化和自动化,指导作物种植布局和土地资源利用。【方法】以富川瑶族自治县植烟区为研究对象,选定广西植烟区1038个样点作为训练数据。在考虑土壤条件、气候环境和地形地貌等因素的基础上... 展开更多; 关键词植烟区机器学习 Stacking模型肥力评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的环境因子与土壤孔隙度模拟: 1; 作者胡炎凤邹天祥梁志鹏涂俊喜周萌沈文杰张介棠范东升卢燕回; 机构中山大学地球科学与工程学院广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室/广东省地球动力作用与地质灾害重点实验室广东微碳检测科技有限公司中国烟草总公司广西壮族自治区公司; 出处《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》北大核心 2025年第2期33-41,共9页; 基金国家自然科学基金-广东联合基金(U1911202) 国家重点研发计划(2022YFF0801201) 广东省科技计划项目(2020B1111370001)。; 文摘土壤孔隙度是土壤物理质量、农业和环境保护研究中的关键参数。本研究以广西百色市植烟土壤0~20 cm表层土壤为研究对象,采用4个机器学习模型模拟6个气候因子、3个地形因子和1个土壤属性因子对土壤孔隙度的预测潜力,分析孔隙度的大小和空间分布特征。结果显示,不同模型的预测结果存在明显差异,随机森林模型得出的孔隙度平均值为41.3%,该模型均方根误差(RMSE=5.738)较低,决定系数(R^(2)=0.648)最高,预测值和实测值基本一致,表明随机森林模型对于环境因子和土壤孔隙度模拟具有较强的泛化性能和良好的预测效果。同时克里金插值结果显示,德保县和靖西市的孔隙度值整体偏小,可能存在土地板结、压实和土壤有机碳储量减少等土地退化问题,可通过择机作业,合理施加有机肥及深耕翻土等修复措施改善,促进研究区烟草生产力的提高。研究结果为预测区域土壤孔隙度提供一种有效办法,并为了解全国植烟土壤的孔隙度特征及土地退化管理措施安排提供参考依据。; 关键词土壤孔隙度气候因子地形因子土壤属性因子随机森林模型; Keywords soil porosity climate factors topographic factors soil property factors random forest model; 分类号 S153.6 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名富川县植烟区域耕层土壤肥力现状评价: 2; 作者张介忠王文英张得平张介培; 机构广东微碳检测科技有限公司微碳(广州)低碳科技有限公司中国烟草总公司广西壮族自治区公司; 出处《花卉》 2025年第8期193-195,共3页; 基金中国烟草总公司广西壮族自治区公司科技项目“广西壮族自治区植烟土壤肥力调查和测土配方及改土技术开发”(202145000024005) 清远市科学技术局科技计划项目“清远市绿色低碳发展科技服务平台”(2022KJJH017)。; 文摘通过对富川瑶族自治县(简称“富川县”)植烟区342份耕层土壤样品的系统分析,测定了pH、有机质含量、常量元素及微量元素等指标,旨在评估该区域土壤肥力状况,为烟草栽培的养分管理提供科学依据。分析结果显示,研究区域土壤有机质含量丰富,铜、锌、锰、铁等微量元素的有效态含量均处于较高水平,钾元素供应充足;土壤有效态钼元素严重缺乏,部分样点的氮磷含量相对不足,且整体呈现偏碱性特征。因此,建议在后续田间管理中适当补充钼肥,同时加强根际土壤pH的调控,以促进烟草优质生产。; 关键词富川县烟草土壤肥力微量元素; 分类号 S158 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名德保县植烟区域耕层土壤肥力现状评价: 3; 作者陈钲王文英范东升张介培; 机构 [ 广东微碳检测科技有限公司中国烟草总公司广西壮族自治区公司; 出处《花卉》 2025年第6期190-192,共3页; 基金中国烟草总公司广西壮族自治区公司科技项目“广西壮族自治区植烟土壤肥力调查和测土配方及改土技术开发”(202145000024005) 清远市科学技术局科技计划项目“清远市绿色低碳发展科技服务平台”(2022KJJH017)。; 文摘以德保县植烟区土壤为研究对象,通过对德保县7个乡(镇)315份植烟土样的系统检测,分析了土壤氮磷钾含量、pH、有机质及微量元素等指标,旨在评估该区域土壤养分状况及其适宜性,为科学施肥提供理论依据。检测结果显示,研究区域耕层土壤中铜、锌、锰、铁等微量元素的有效态含量均处于较高水平,有机质含量丰富,钾元素供应充足。然而,有效态钼元素严重缺乏,部分样点的氮磷含量相对不足。建议在后续田间管理中适当补充钼肥,同时加强根际土壤pH的调控,以优化土壤养分环境,促进烟草健康生长。; 关键词德保县烟草土壤肥力微量元素; 分类号 S158 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Stacking模型的土壤综合肥力评价——以富川瑶族自治县植烟区为例被引量：5: 4; 作者邹天祥梁志鹏龚佳林周萌沈文杰张介棠范东升卢燕回; 机构中山大学地球科学与工程学院广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室广东省地球动力作用与地质灾害重点实验室广东微碳检测科技有限公司中国烟草总公司广西壮族自治区公司; 出处《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期1438-1446,共9页; 基金国家自然科学基金项目(42072229) 广州市科技计划项目(202002030184、201804010190) NFSC-广东大数据科学中心联合基金重点支持项目(U1911202)。; 文摘【目的】实现耕地土壤综合肥力评价的标准化、快捷化和自动化,指导作物种植布局和土地资源利用。【方法】以富川瑶族自治县植烟区为研究对象,选定广西植烟区1038个样点作为训练数据。在考虑土壤条件、气候环境和地形地貌等因素的基础上,选取15种影响因子计算土壤综合肥力指数,采用Stacking算法构建回归预测模型,实现对研究区土壤综合肥力的评价。【结果】基于6种关键因子的Stacking02模型在测试集上性能优秀,平均绝对误差、均方误差和R2决定系数分别为0.0066、0.0084和0.9529。应用Stacking02模型评估研究区综合肥力,结果显示研究区北部综合肥力优于南部,其优质产区占比更高。低综合肥力指数地区土壤pH偏高而全氮速效钾含量偏低。【结论】相较初级学习器,Stacking模型性能提升。采用6种关键因子建立的Stacking02模型具有优异的泛化性能,简化了计算流程并节省算力,该方法可扩展至其它地区及作物的土壤综合肥力评价,从而制定针对性的作物利用方案。; 关键词植烟区机器学习 Stacking模型肥力评价; Keywords Tobacco-planting area Machine learning Stacking model Fertility evaluation; 分类号 S158.2 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于机器学习的环境因子与土壤孔隙度模拟	胡炎凤邹天祥梁志鹏涂俊喜周萌沈文杰张介棠范东升卢燕回	《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	富川县植烟区域耕层土壤肥力现状评价	张介忠王文英张得平张介培	《花卉》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	德保县植烟区域耕层土壤肥力现状评价	陈钲王文英范东升张介培	《花卉》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Stacking模型的土壤综合肥力评价——以富川瑶族自治县植烟区为例	邹天祥梁志鹏龚佳林周萌沈文杰张介棠范东升卢燕回	《西南农业学报》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料