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教育部人文社会科学研究基金(10YJA910010): 作品数：28 被引量：309H指数：11; 相关作者：杨联安张彬张林森王晶任丽更多>>; 相关机构：西北大学内江师范学院西北农林科技大学更多>>; 发文基金：教育部人文社会科学研究基金陕西省农业科技攻关项目现代苹果产业技术体系建设专项更多>>; 相关领域：农业科学环境科学与工程经济管理天文地球更多>>

嵌入式GIS技术在农业上的应用被引量：3: 2015年; 嵌入式GIS是GIS发展的方向之一,嵌入式GIS在农业上的应用促进了农业信息技术的大众化应用。为了发挥嵌入式GIS在农业上的积极作用,介绍了嵌入式GIS的技术体系、农业嵌入式GIS的发展现状和农业嵌入式GIS应用开发的技术路线,以Android平台的嵌入式施肥系统展示农业嵌入GIS应用的功能。嵌入式GIS随着移动终端和操作系统的更新及用户需求更多样化、简单化,在农业信息化方面有重要作用,实现农业的现代化和可持续发展。; 李想杨联安叶银迪李星滢冯武焕于世锋张林森; 关键词：嵌入式 GIS 农业

基于改进TOPSIS和COK的土壤养分综合评价被引量：20: 2016年; 以陕西省周至县北部农耕区为研究对象,选取有机质、碱解氮、速效钾和有效磷4个养分指标,利用主成分分析确定指标权重,将改进TOPSIS技术运用到土壤养分综合评价中,通过计算样点值与最优值、最劣值的距离,以评价对象与最优值的相对接近程度作为评价养分高低的依据,对土壤养分综合指数（Bi）进行COK插值,并绘制土壤养分等级分布图。综合评价结果表明：研究区Bi范围为0.109-0.603,平均值0.285,标准差0.083,变异系数29.12%,属中等变异程度;养分空间分布格局：除南部的马召镇和楼观镇部分区域的养分等级高,由西北角的青花乡、哑柏镇和东部的九峰乡、尚村镇向中部降低的趋势;从高到低的养分等级面积比例为3.47：16.11：29.61：33.12：17.68。研究区土壤养分等级总体偏低,且主要分布在中部地区,与实际情况相吻合,为农耕区土壤肥力改善提供科学依据。该方法相对准确的对土壤养分给予评价,为土壤养分评价提供一条新思路。; 张彬杨联安冯武焕于世锋张林森黄安王天泰; 关键词：土壤养分综合评价

蔬菜区土壤有机质空间变异特征分析被引量：1: 2017年; 本文以西安市集中蔬菜种植区为例,采用地统计学方法,对369份土壤样品有机质含量进行空间变异分析、空间丰缺水平评价,并利用方差分析和相关性分析深入研究土壤性质对有机质含量的影响。结果表明,蔬菜区土壤有机质的最适变异函数是指数模型,其块金效应为50.0%,在2661 m范围内具有中等空间相关性,有机质空间变异性在东南-西北方向上最明显;蔬菜区土壤有机质含量处于中等偏低的水平,临潼区和高陵区交界处、周至县和鄠邑区交界处周围土壤有机质含量低于15 g/kg,有机质含量随土壤颗粒的变细呈增大的趋势,同时,褐土有机质含量最高,新积土有机质含量最低。土壤有机质与种植年限、pH值呈显著负相关关系。研究结果可为蔬菜种植相关部门提供决策依据。; 王晶杨联安杨煜岑冯武焕于世锋吕爽张彬; 关键词：土壤有机质地统计学蔬菜

基于投影寻踪的土壤养分综合评价及影响因素研究被引量：8: 2020年; 客观、精准研究土壤综合养分及影响因素,可为农作物科学施肥提供参考依据。以陕西省旬邑县苹果种植区为研究区,选取有机质、碱解氮、速效钾和有效磷为评价指标,将投影寻踪综合评价法运用到土壤养分评价中,根据最佳投影方向,计算土壤养分综合投影指数(comprehensive projection index,CPI),并依据经验等级对应投影值,从而评价土壤养分等级,基于普通克里格和GIS绘制土壤养分综合指数等级分布图,并利用随机森林的importance()函数分析影响因素对养分含量的重要性。结果表明:研究区CPI的变幅为0.653~1.516,平均值1.022,变异系数为14.746%,呈中等程度变异,同时CPI属于Ⅲ级和Ⅳ级;基于80%训练集和20%验证集的精度交叉验证,球面函数为最优理论模型;土壤综合养分的总体空间分布格局:除土桥、职田和湫坡头镇东部的养分等级高,土壤养分等级从西部向东部递减,从高到低的面积比例为:14.415︰28.522︰35.450︰20.115︰1.498,土壤综合养分属于中等及偏下水平,且主要分布在东部;高程、气温和坡度等因子是影响区域土壤养分的主导因子,且每项影响因子对土壤养分含量的影响度差异大。研究结果与当地实际相吻合,可为当地果园提高土壤肥力提供科学依据,也为区域土壤养分评价提供了新思路。; 张彬杨联安杨粉莉王辉谢贤健陈卫军; 关键词：土壤养分影响因素综合评价投影寻踪

基于多源辅助变量和极限学习机的蔬菜地土壤有机质预测研究被引量：5: 2017年; 应用多源辅助变量预测土壤有机质的空间分布,能有效提高预测精度。以西安市蔬菜产地为研究区域,共采集422个土壤样品,运用极限学习机(extreme learning machine,ELM)、逐步线性回归(stepwise linear regression,SLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)模型,结合坡度、坡向、种植年限、种植类型、灌溉方式、氮肥施用量、磷肥施用量、钾肥施用量、土壤类型、碱解氮、有效磷、速效钾、盐分、硝酸盐、pH值等15个多源辅助变量,对研究区蔬菜地土壤有机质含量进行空间预测,并通过100个实测点验证预测结果。结果表明:ELM对土壤有机质预测结果的均方根误差为0.631 g kg-1,均方根误差和预测集平均值的比值为0.037,二者均低于其他3种模型,ELM的相关系数为0.716,显著高于SLR、SVM和RF,ELM的空间预测结果更接近土壤有机质含量的真实情况。同时,根据ELM分析结果及算法本质阐释其在土壤属性领域应用的地理学意义,也为其他土壤属性空间预测引入了一种新方法。; 宋英强杨联安冯武焕于世锋许婧婷王晶杨煜岑任丽; 关键词：土壤有机质极限学习机蔬菜地

基于随机森林的农耕区土壤有机质空间分布预测被引量：8: 2018年; 以陕西省周至县农耕区为研究区,采集192个土壤样品,通过随机森林模型(random forest,RF)对土壤有机质含量进行回归预测,通过29个(15%)独立验证点对预测结果进行精度验证,并与普通克里格(ordinary kriging,OK)和协同克里格(cokriging,COK)插值结果进行对比分析。结果表明,研究区土壤有机质含量在训练集和验证集中均属于中等变异性,含量处于中等偏低水平,大致表现为中、南部黑河东岸土壤有机质含量相对较高,东北部渭河沿岸含量较低。对变量重要性进行排序,影响研究区土壤有机质的主要因素为数字高程(DEM)和降水量。与OK、COK相比,RF对土壤有机质的预测值和实测值的相关系数(0.782)更高,而平均绝对误差(0.618 g·kg^(-1))和均方根误差(2.062 g·kg^(-1))更低,说明RF能够更精确地反映局部土壤有机质含量的空间变化信息。; 杨煜岑杨联安任丽任丽朱群娥王天泰李新尧; 关键词：土壤有机质

物联网技术在水资源管理中的应用探索被引量：2: 2014年; 分析物联网技术的相关概念及其关键技术以及目前物联网技术在水资源管理方面的初步应用,提出"水资源智慧网络"的概念。"水资源智慧网络"由感知(节点信息采集层)、传输(信息传输层)、应用(应用平台层)3个层面的系统组成。探索实现"水资源智慧网络"所需要的传感技术、无线组网、应用支撑平台等技术。分析"水资源智慧网络"在水环境智能监测、计量、调度和管理方面的具体应用。指出物联网在"水资源智慧网络"构建中所面临的困难和挑战。; 周美华程铄周先平肖粤桧; 关键词：物联网传感器水资源

地理信息技术在地下水监测中的应用初探被引量：3: 2014年; 地下水监测网络是地下水信息化管理的重要组成部分,监测网的智能化对于地下水资源的管理与研究十分重要,将遥感、全球定位系统、地理信息系统及三者的集成技术即地理信息技术,融于在地下水监测应用中,同时结合传统的地下水监测方法进行运用,可提供地下水动态数据管理、数据及时更新、地下水三维数据的获取以及空间分析功能,使地下水监测工作走向智能化、实时化和科学化。; 张驰杨联安; 关键词：地理信息地下水监测

陕西省县域经济差异分析被引量：1: 2018年; 县域经济的健康发展对于促进区域经济的可持续性和平衡性具有重要意义.以陕西省107个县(区)所辖范围为研究区,采用人均GDP和产业GDP作为测评指标,将区位基尼系数运用到县域经济差异分析中,比较分析2002—2014年陕北、关中、陕南三大产业的区位基尼系数的变化,在GeoDa和GIS技术支持下,利用探索性空间分析技术对陕西省县域经济发展格局进行综合分析,获得陕西省县域经济的Global Moran’s I和Getis-Ord Gi*,并利用GIS的制图技术,绘制了陕西省县域经济热点图,揭示陕西省县域经济的全局、局部自相关及时空演变规律,并讨论了县域经济差异的主要因素.通过对县域经济差异性的定量化研究,为县级城市的城市定位和中长期发展战略的制定提供科学依据.; 张彬任丽; 关键词：县域经济区位基尼系数 ESDA

猕猴桃园和小麦—玉米轮作田两种土地利用方式对土壤养分状况的影响被引量：9: 2018年; 为深入了解不同土地利用方式下土壤养分水平的差异及施肥和管理中存在的问题,选取陕西省周至县农耕区为研究区域,采用地统计分析和GIS相结合的方法,研究了猕猴桃园和小麦—玉米轮作田两种不同土地利用类型下土壤养分含量、养分相关性、空间变异特征及其分布格局。结果表明:猕猴桃园有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种养分含量分别为:(19.55±3.13)g·kg^(^(-1)),(80.58±14.69)mg·kg^(^(-1)),(23.37±6.09)mg·kg^(^(-1)),(102.79±12.74)mg·kg^(^(-1)),pH值为7.32±0.49;小麦—玉米农田有机质、碱解氮、有效磷和速效钾4种养分含量分别为:(19.43±2.63)g·kg^(^(-1)),(78.80±11.39)mg·kg^(^(-1)),(24.83±6.06)mg·kg^(^(-1)),(95.03±11.75)mg·kg^(^(-1)),pH值为7.41±0.58。猕猴桃园土壤有机质、碱解氮和速效钾含量均高于小麦—玉米农田,仅有效磷含量比小麦—玉米农田偏低。研究区主要养分要素的变异系数都处于10%~100%,属于中等空间变异性。在猕猴桃园中,有机质、碱解氮、有效磷、速效钾两两之间均呈极显著或显著正相关;在小麦—玉米农田,pH值与有机质表现出显著负相关。研究区土壤有效磷含量较为丰富,碱解氮含量处于中等偏高水平,有机质含量处于中等偏低水平,而速效钾含量总体缺乏。整体上猕猴桃园比小麦—玉米农田养分水平高,这主要与不同的田间管理和施肥状况有关。因此,今后应采取维持氮肥、控制磷肥、增加钾肥的措施,并十分重视有机肥的使用。此外,针对不同土地利用类型和土壤肥力状况进行分区培肥管理,普及科学施肥,提高肥料利用效率也是提升土壤肥力水平的重要措施。; 李新尧杨联安杨煜岑闫朝霞李聪莉朱群娥张林森聂红梅; 关键词：猕猴桃园土壤养分土地利用

教育部人文社会科学研究基金(10YJA910010)

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