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基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度

陈世超 林剑辉 孙宇瑞 PeterSchulzeLammers

陈世超, 林剑辉, 孙宇瑞, PeterSchulzeLammers. 基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(2): 69-74.
引用本文: 陈世超, 林剑辉, 孙宇瑞, PeterSchulzeLammers. 基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(2): 69-74.
CHEN Shi-chao, LIN Jian-hui, SUN Yu-rui, Peter Schulze Lammers. Predicting topsoil porosity using soil surface roughness under rainfall influence.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(2): 69-74.
Citation: CHEN Shi-chao, LIN Jian-hui, SUN Yu-rui, Peter Schulze Lammers. Predicting topsoil porosity using soil surface roughness under rainfall influence.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(2): 69-74.

基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度

Predicting topsoil porosity using soil surface roughness under rainfall influence.

  • 摘要: 根据表层土壤(0~40 mm)孔隙度与降水量和土壤表面粗糙度之间的关系,提出一种预测表层土壤孔隙度的新方法。基于此目的,在德国波恩大学Dikopshof试验站,以两块采用不同耕作方式(地块1:铧式犁+圆盘耙;地块2:旋转锄+圆盘耙)处理过的耕地为研究对象,以耕后50 d内的表层土壤孔隙度(TSP)与土壤表面粗糙度(SSR)为测量对象,分别采用地面激光扫描仪和气压比重计对TSP与SSR随时间的变化进行了连续测量,以研究TSP与SSR两者的动态关系。自2006到2009年,每年夏天进行1次重复试验,以研究不同降雨量对TSP与SSR关系的影响,并引入累计平均日降雨量(ARF)的影响指数。通过4 a试验,得出结论: TSP随ARF增加而降低,随SSR降低而降低。在此基础上,建立了由ARF和SSR预测TSP的多元线性模型,且模型通过了F检验。结果表明,借助于地面激光扫描仪和降雨量数据,该模型可快速连续估算不同耕作方式下的土壤表层孔隙度。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2013-03-30

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