秦发侣
- 作品数：6 被引量：20H指数：3
- 供职机构：中国科学院南京土壤研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目中国科学院战略性先导科技专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球更多>>
- 杞麓湖盆地土壤有机质多时相空间分布与演变被引量：2
- 2020年
- 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。
- 秦发侣秦发侣陈红柳德江田育天谢新乔李湘伟王世航
- 关键词：土壤有机质多时相
- 中国农田土壤有机碳时空演变模拟研究
- 赵永存史学正徐胜祥王世航秦发侣刘晓宇
- 山东省典型褐土有机碳演变模拟中的不确定性来源研究被引量：3
- 2014年
- 准确把握土壤有机碳(SOC)时空演变规律对全球气候变化政策的制定具有重要意义。模型是预测区域SOC动态的常用手段,然而,由于模型模拟单元内输入参数需通过现有的少量数据上推获取,必然导致其存在不确定性,这往往增加模拟结果的不确定性。本研究以山东省济南市历城区的长期监测点验证CENTURY模型的适用性;并以山东省典型褐土为例,在区域尺度上通过全局敏感性分析,定量化山东省SOC模拟结果对模型输入参数的敏感性。结果表明,山东省典型褐土中SOC呈增长趋势,SOC密度从1987年的1.9kg C/m^2增长到2007年的2.9kg C/m^2;模拟SOC对于各输入参数的敏感性不同,且随着时间而变化;秸秆收获比例和有机肥施用量的总敏感性指数最高(分别为0.37和0.20),是主要的不确定性来源;农田管理调查应强调秸秆还田和有机肥施用量,以减小模拟结果的不确定性。
- 刘晓宇赵永存秦发侣史学正
- 关键词：土壤有机碳
- 多时相Sentinel-1影像反演玉溪典型烟区烤烟种植分布的方法被引量：1
- 2023年
- 为准确识别烤烟种植分布特征,基于2020年玉溪烤烟大田生长期不同时相的11景Sentinel-1卫星影像,结合野外实地调研,分析不同土地利用类型合成孔径雷达(SAR)极化信息的可区分度,并结合70%样地训练随机森林分类方法提取不同土地利用的分布范围,最后用30%调研样地验证烤烟种植的提取精度。结果表明,垂直发射垂直接收(VV)相较于垂直发射水平接收(VH)更能区分不同土地利用类型,VH、VV、VV+VH和VV+VH+VV/VH四种极化信息组合方式中,地物分类精度最高的为VV+VH组合,总体分类精度为87.6%,Kappa系数为0.847,其中,烤烟种植识别的制图精度为96.3%,用户精度为89.4%。在玉溪典型烟区采用多时相SAR识别烤烟种植分布,识别准确率基本能满足区域烤烟种植识别的精度要求。
- 谢新乔杨继周邓邵文李湘伟秦发侣秦发侣王美艳史学正
- 关键词：烤烟多时相合成孔径雷达
- 不同蔬菜种植方式对土壤固碳速率的影响被引量：9
- 2012年
- 近年来蔬菜地面积快速增加已成为我国农田土壤碳库变化的重要驱动因素,研究蔬菜种植方式对农田土壤固碳影响,对于揭示我国农田土壤碳库变化具有重要意义。通过实地调查与采样分析,研究了山东省苍山县3种蔬菜种植方式(大田种植、季节性大棚和长年性大棚种植)对农田土壤固碳速率影响及其随种植时间的变化规律。结果表明,3种种植方式下蔬菜地土壤有机碳含量均随种植时间的增加而增加;长年性大棚、季节性大棚和大田种植方式下0—100 cm土层土壤平均固碳速率分别达到1.44、2.73、1.60 Mg.hm-2.a-1;表层土壤(0—20 cm)平均固碳速率依次为0.64 Mg.hm-2.a-1、0.36 Mg.hm-2.a-1、0.20Mg.hm-2.a-1,3种蔬菜种植方式的土壤固碳速率存在显著差异。同样为蔬菜地,选择合理种植方式是提高农田土壤固碳速率的重要途径。
- 刘杨于东升史学正张广星秦发侣
- 关键词：土壤有机碳
- 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
- 2014年
- 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。
- 秦发侣赵永存史学正于东升徐胜祥
- 关键词：贝叶斯推断参数校正DNDC模型
