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基于时间稳定性和降维因子分析的土壤水分监测优化被引量：4: 2016年; 以南京市高淳区青山茶场中相邻的茶园和竹林坡地为研究区,对研究区土壤水分进行长期定点监测。基于土壤水分时间稳定性,结合因子分析选取典型样点组合,采用多元线性回归模型构建各监测点土壤水与典型样点间的数量关系。通过典型样点预测各监测点土壤水分,并检验预测结果,以期通过少数样点的监测来反映研究区的整体概况,优化研究区土壤水分监测。结果表明:在茶园仅监测7个点时,验证期RMSE小于1.5 cm3/cm3;竹林仅监测5个样点时,验证期RMSE小于1.7 cm3/cm3,模型能很好地预测研究区各样点土壤水分,为优化土壤水监测、减少野外工作量提供了理论依据。不同土地利用方式、不同深度处土壤水分分布特征存在显著差异;竹林土壤水分具有较强的时间稳定性,土壤水分的空间自相关性较茶园强;30 cm深处比10 cm深处土壤水分具有更稳定的空间分布结构。; 刘玉娇朱青吕立刚廖凯华徐飞; 关键词：土壤水分茶园

太湖流域丘陵区两种土地利用类型土壤水分分布控制因素被引量：18: 2016年; 为探究太湖流域丘陵区典型土地利用类型(如竹林地和茶园)土壤水分的控制因素,在不同深度土壤水分定期观测的基础上,根据前7d降雨量将研究时段划分为干旱状态和湿润状态,利用分类与回归树(CART)方法得出不同干湿状态下土壤水分分布的主控因子,并借助典范对应分析(CCA)定量分析不同土地利用类型、不同土壤深度土壤水分格局与环境因子关系。结果表明:(1)高程、土地利用类型和土层厚度对土壤水分分布的相对贡献率最大,但在不同干湿状态下其影响程度存在差异;(2)干旱状态时土壤水分主要受高程、坡度、地形湿度指数(TWI)和剖面曲率等地形因素的作用,而土层厚度和粘粒也分别为0—20 cm和20—40 cm深度土壤水分的主控因子;(3)在湿润状态下,茶园0—20 cm土壤水分的主控因素为地形因子,在20—40 cm则以土壤性质为主,竹林地两个深度的土壤水分受地形和土壤性质的作用都很强,其中20—40 cm深度土壤水分与环境因子的关系较0—20 cm深度更为复杂。; 徐飞赖晓明朱青廖凯华; 关键词：太湖流域土壤水分环境因子主控因子

基于Hydrus-1D模型的太湖流域农田系统水分渗漏和氮磷淋失特征分析被引量：10: 2015年; 在土壤水分长期定位观测基础上,应用Hydrus-1D模型对太湖流域典型稻麦轮作农田土壤水分渗漏进行动态模拟,并结合深层土壤溶液取样及氮磷浓度测定,分析了当前耕作方式下农田水分渗漏和氮磷淋失特征。结果表明,土壤水渗漏与降雨、灌溉及前期土壤含水率有关;麦季深层渗漏量小但持续时间长,而稻季单次渗漏量大却持续时间短。模拟时段内铵态氮和可溶解性总磷的淋失主要发生在稻季,淋失量分别为2.62、0.49kg/hm2,分别占稻麦轮作期总淋失量的96.0%、96.0%,而硝态氮淋失主要发生在麦季,淋失量为57.97kg/hm2,占总淋失量的80.2%;无机氮淋失的主要形态为硝态氮,其淋失量占总淋失量的96.4%。综合看来,硝态氮应作为主要阻控对象,以减少农田面源污染对地下水及太湖水体的污染风险。此外,氮磷淋失在6、7月份即休耕期和水稻生长早期容易达到峰值,应得到重视。; 赖晓明廖凯华朱青吕立刚徐飞; 关键词：稻麦轮作富营养化

太湖流域平原区土壤水分动态分析被引量：1: 2014年; 以太湖流域平原区两种土地利用方式（林地和菜地）为例,在长期定位观测土壤水分数据的基础上,采用时间序列法定量分析了土壤水分与降水之间的相关关系。结果表明：（1）降水量在时间上不相关,而各层土壤水分均为自相关序列;（2）降水与土壤水分之间存在一定的相关性,相关时长受季节、土壤深度、土地利用方式等的影响较为明显（1~8d不等）;（3）林地相关时长的季节变化表现为：夏秋季〉春季〉冬季。随着土壤深度的增加,菜地土壤含水量与降水相关关系在夏秋季节呈减小趋势,而在冬春季节则相反。整体上林地降水对土壤含水量的有效影响时间长于菜地,且林地降水量与土壤含水量相关关系的规律性优于菜地。; 徐飞朱青史伯强廖凯华郑锦森; 关键词：土壤水分动态太湖流域

太湖流域丘陵区两种土地利用类型土壤水分分布控制因素研究: 为探究太湖流域丘陵区典型土地类型(如竹林地和茶园)土壤水分的控制因素,在不同深度土壤水分定期观测的基础上,根据前七天降雨量将研究时段划分为干旱和湿润,利用分类与回归树(classification and regress...; 徐飞赖晓明朱青廖凯华; 关键词：太湖流域土壤水分主控因子

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徐飞