一、土壤肥力模糊定量化评价(判)系统的建立（论文文献综述）
车业琦[1]（2021）在《氮量对寒地水稻产量和氮效率的影响》文中指出
钱蕾[2]（2021）在《高空间分辨率的友谊农场耕地质量遥感评价研究》文中研究表明
刘思源[3]（2021）在《陕北农牧交错带沙地农业利用规模的水资源调控研究》文中研究说明陕北农牧交错带位于毛乌素沙地东向黄土高原的过渡地带,该地区农牧业交错演替,具有明显的交错过渡性、生态环境脆弱性和水资源紧缺性。当前陕北农牧交错带沙地治理和利用已具规模且不断扩大、农业用水量持续增长。若仍保持现有无序扩张的趋势,当开发规模超过水资源支持能力,将对当地生态环境造成威胁,对经济发展造成影响。因此,协调研究区内资源开发与生态保护间的关系对于实现地区农业经济的可持续发展具有决定意义。本文针对陕北农牧交错带沙地农业利用过程中存在的水资源贫乏、生态环境脆弱等问题,明确了水资源对区域经济发展与生态保护的关键作用,开展了水资源模拟预测;以水资源对沙地农业开发的支持能力为约束,建立沙地农业利用的水资源调控模型,并采用改进的NSGA-Ⅱ多目标优化算法,探索水资源调控下的沙地农业利用的适宜规模,为交错带的资源可持续利用、生态环境良性提升、经济社会稳固发展提供支持。论文主要的研究成果如下:（1）基于VAR模型分析了水资源对交错带农业发展的动态影响,明确了水资源在沙地农业发展中的关键作用。选取了交错带农业发展过程中紧密相关的水资源、农业经济、土地利用及生态环境等多方面指标进行相关性分析,依据典型指标建立了多变量VAR模型,采用脉冲响应和方差分解法定量地分析了水资源对交错带农业发展过程的动态影响,结果表明水资源综合占比在总用水量、农业用水量、农林牧渔总产值、沙地面积及生态服务价值等指标中贡献度分别为94.44%、90.93%、58.86%、86.39%、70.93%,说明水资源在交错带农业发展中扮演着关键性资源的角色,是主要影响因素和资源动力。（2）基于TOPMODEL模型和WAS模型联合模拟了交错带自然社会二元水循环,对未来交错带水资源可利用量进行预测。利用TOPMODEL模型开展基于DEM的径流过程模拟,采用启发式分割算法进行历史径流资料的突变点分析,确定1979年为突变点所在年份,划分1980-2000年为率定期,2001-2018为验证期,率定期和验证期模型的效率用WAS模型对交错带供水情况进行预测,得到交错带在北京气候模式BCC-CSM1.1下RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种降雨情景的2025年可供水量分别为15.14亿m3、14.46亿m3 和 14.70 亿 m3,2030 年分别为 18.84 亿 m3、18.45 亿 m3 和 18.72 亿 m3。（3）构建了沙地农业利用的水资源调控模型,并设置了多元调控情景。根据沙地农业可用水量的区间量化原理,明确了用水上限,获得了 2018年和2025年交错带沙地农业可用水量分别为 19113 万 m3、17880.5 万 m3,2030 年 RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5 降雨情景下分别为25571.6万m3、23928.8万m3、26390.8万m3。基于Markov模型对交错带土地利用类型进行预测,2025、2030年沙地农业利用的可开发沙地规模分别为2992.41km2和2763.72km2。从水资源条件、节水措施及农作物种植结构三个角度设置调控情景,包括降雨情景（3种）、节水情景（3种）、种植情景（7种）,共形成63种方案集。（4）采用基于正交试验设计思想和ε占优机制的oε策略改进的NSGA-Ⅱ算法,求解了水资源调控模型。以沙地农业利用规模最大为原则,选取了 15种推荐方案,各方案下榆阳区和神木县可开发规模占未利用沙地比例最低,2018年、2025年和2030年中最大占比分别为（18.57%,4.08%）、（7.06%,28.6%）、（5.01%,0%）;占比最高的区域为府谷县和定边县,分别为（100%,31.24%）、（100%,47.82%）、（100%,100%）,交错带2018年、2025年和2030年中可开发规模最大占比分别为24.54%、14.71%、29.99%。总体来看,交错带沙地农业利用规模在空间分布上呈现出东西部高中间低的状态。结果表明,在大量依靠引调水工程的前提下,交错带在各情境下水资源仍无法支撑未利用沙地的完全开发,水资源分布不均且形势紧张。（5）利用水土资源匹配指数法研究了交错带水土资源空间匹配格局变化。交错带沙地农业水土资源匹配指数主要分布范围是[53.07,122.14],沙地农业可用水量与利用规模呈现出不匹配状态。在空间分布上,榆阳区和神木县匹配系数始终<0,呈现出地多水少、沙地农业可用水量不足现象;府谷县2018、2025、2030年指数范围分别在[1.77,1.98]、[3.36,5.84]、[-0.39,1.71],沙地农业可用水量与开发规模保持在均衡范围内,水土资源匹配状况最优;交错带水土资源匹配格局呈现出从东北部地多水少向西南部水多地少过渡,基本与沙地农业利用规模空间分布情况相印证。沙地农业发展的不均衡导致各县区水土资源匹配格局呈现出空间差异性,节水效率的提升有助于提升水土资源匹配程度,高效的农业灌溉管理措施仍是改善交错带水土资源匹配格局的有效途径。
张颖[4]（2021）在《基于卫星遥感数据的耕地地力估测模型与反演》文中指出
庞馨月[5]（2021）在《巴彦淖尔市耕地地力评价》文中指出
赵文[6]（2021）在《青阳县耕地质量等级评价研究》文中提出
党磊涛[7]（2021）在《填海淤泥地区隧道工程的生态环境影响评价研究 ——以深圳妈湾跨海通道为例》文中研究说明
杨颖[8]（2021）在《基于多功能性的耕地土壤健康评价 ——以黄淮海平原典型农田生态系统为例》文中提出耕地土壤健康不仅关系到农业生产和粮食安全,而且与生态系统质量密切相关。开展耕地土壤健康状况评价,对于落实我国“藏粮于地,藏粮于技”战略,推进生态文明建设具有紧迫的现实意义。当前国际上土壤健康评价已经形成了相对成熟的方法体系,强调基于土壤多功能性的土壤健康评价方法。然而我国目前土壤健康评价方面的工作大多围绕土壤生产功能,难以全面体现土壤生态系统服务价值,因此亟需开展定量化评估土壤健康相关研究工作。本论文在梳理国际上成熟的土壤健康评价理论和方法的基础上,从土壤生态系统多功能性的角度出发,构建耕地土壤健康评价指标体系和方法,并以黄淮海平原的封丘、栾城、禹城、商丘和东台等5个典型农田生态系统土壤健康为例,通过系统整理和分析研究区的土壤及气候、生物等环境背景数据,构建适合案例区的指标体系与评价方法,从而综合评估各典型农田系统土壤健康状况和分析其变化趋势,并结合评价结果提出了促进其土壤健康的对策和建议。研究主要结果和结论如下:（1）本研究遵循“管理目标—土壤功能—评价指标—评价模型—评价结果”的程序,参考德国Müncheberg土壤评价系统,构建了基于多功能性的耕地土壤健康评价指标体系。论文将土壤多功能性划分为作物生产、持水净水、养分运移与缓冲、碳固存和栖息地与多样性等5项功能。并针对每项功能,分别按照固有属性（I）和动态属性（D）选取对应的基础项指标,然后采用综合评价模型计算土壤健康基础评分I值和D值。在此基础上,考虑限制因子的影响程度,分别对I值和D值进行系数修正,并进行加和以获得土壤各功能的总评分。再对5项功能进行加权求和,从而获取土壤健康综合指数值。本论文对于土壤功能的评价不再局限于生产功能,而是针对土壤多功能进行综合评价,并在评价中将限制因子对固有属性和动态属性的影响进行了区分,不仅能体现土壤基础项指标的贡献,而且能反映不同限制因子的不同作用。（2）研究数据分析表明,案例区内各典型农田生态系统水热条件较好,土层深厚,表层土壤质地以壤土为主,p H介于7.9～8.8之间,整体呈弱碱性,土壤养分处于中等水平,暂无污染风险,耕作潜力较大。通过对封丘、栾城和禹城生态站综合样地和辅助样地土壤指标数据分析发现,各台站综合样地土壤肥力较高,未施肥的01号辅助样地土壤养分含量明显低于其他样地,而实施施肥和秸秆还田处理的禹城站02号辅助样地,其速效磷、速效钾含量明显高于其他样地。由此可见,案例区内各典型农田生态系统土壤理化性质和肥力状况存在一定差异。（3）从土壤物理、化学等指标的时间变化来看,第二次土壤普查以来,各站点土壤容重总体变化不大,而表层土壤养分含量整体呈上升趋势,仅少数样地个别指标有所下降。经过对比分析发现,施肥、耕作等方式的改变是造成这种变化的主要因素。此外,各典型农田生态系统净初级生产力（NPP）总体呈现增加趋势,其中禹城站2015年NPP值与2000年相比提升了87.5%,增幅最大。总体而言,经过长期的土壤治理和保护性耕作,黄淮海平原典型农田生态系统土壤理化性状得到明显改善。（4）土壤健康评价结果表明,案例区各典型农田生态系统的土壤健康水平整体较好,其中商丘站土壤健康状况相对最优,而东台滩涂地区土壤盐碱化具有反复性和长期性,土壤健康综合评分偏低。封丘站土壤生产功能评分最高,生产力最大。从变化趋势来看,经过30多年的耕作和管理,各农田生态系统土壤健康水平得到很大改善。商丘站土壤健康评分提升速度最快,2015年综合样地土壤健康评分相较于第二次土壤普查时期提升了72.3%。栾城站土壤健康较为稳定且处于较优水平。封丘和禹城地区历史上曾受盐碱化威胁,经过盐碱土改良和中低产田改造,土壤健康水平也获得较大提升,增幅分别为24.9%和36.0%。东台地区水热条件较好,近年来土壤健康水平也有一定程度的提升,但与其他农田生态系统相比,其土壤健康综合指数仍偏低,盐碱化是其主要限制因子。进一步对土壤碳固存功能和生产功能进行验证,R2分别达到0.64和0.56,表明本文所构建的评价体系和方法较为合理。本论文对国际已有土壤评价框架进行了改进,构建了基于多功能性的耕地土壤健康评价体系,并分析了案例区土壤健康状况及变化趋势,可为相近区域土壤健康管理提供一定支撑。
储友炜[9]（2021）在《林下养鸡对枫香林土壤肥力的影响及其评价》文中认为林下养殖是林下经济的重要模式,而林下养鸡是我国林下养殖传统方式,林下养鸡能很好的将林业与养殖业相结合,可产生良好的生态效益、经济效益和社会效益。然而,关于林下养鸡对土壤理化性质的影响,尤其是其土壤综合肥力评价相关的研究尚不深入。因此,本文在安徽旌德县建立林下养鸡试验样地,以枫香（Liquidamba formosana）林下纯林（S）为对照,研究枫香林下养鸡（SC）对枫香大径材人工林土壤理化性质的影响,并通过建立最小数据集,对其进行综合肥力评价养分,以期为如何平衡当地农民的经济发展及林地土壤生态系统的稳定提供数据与理论支撑,为我国林下养殖业的发展提供科学依据,具体研究结果如下:（1）与枫香林（S）对照相比,在0-20 cm土层,枫香林下养鸡（SC）显着提高了（p<0.05）土壤EC、DOC的含量;显着降低了（p<0.05）土壤pH、Ca、Mg、TP、MBC、MBN的含量;而土壤SOC、TN、NH4+-N、NO3--N、SWC、K、DON无显着变化,在20-40 cm土层,枫香林下养鸡（SC）显着提高了（p<0.05）土壤EC、NO3--N、DOC;显着降低了（p<0.05）土壤pH、SOC、TN、Mg,而土壤K、NH4+-N、Ca、TP、DON、MBC、MBN无显着变化。（2）在0-20 cm,20-40 cm土层中,土壤综合肥力指数在枫香林下养鸡（SC）与枫香林对照（S）中均无显着差异。枫香林下养鸡模式（SC）和枫香林对照内,0-20 cm土层土壤综合肥力指数均显着高于20-40 cm土层（p<0.05）。
宗巧鱼[10]（2021）在《陕北黄土区撂荒山地枣林土壤质量评价》文中指出陕北黄土区山地枣林存在大量撂荒的现象,为明确不同撂荒年限下山地枣林土壤质量,从而为今后研究区山地低效枣林改造、撂荒枣林提质增效和高质量发展等方面提供科学依据与数据支撑。本研究通过对研究区撂荒1 a、3 a、6 a、10 a、15 a、20 a山地枣林及撂荒草地进行土壤质量评价,揭示不同撂荒年限山地枣林土壤理化性质、土壤微生物等指标对撂荒年限的响应,采用土壤质量指数法,对不同撂荒年限土壤质量进行综合得分,从而明确不同撂荒年限下山地枣林土壤质量。主要研究结论如下:（1）不同撂荒年限下枣林地土壤含水量随季节变化表现出层次性和波动性,其中0-100 cm土层土壤含水量受季节变化影响最为明显,深层土壤含水量变化较小,相对稳定。各林地0-340 cm土层土壤含水量平均值为8.13%,平均储水量为361.87 mm;夏季土壤含水量平均值达9.28%,土壤储水量平均为397.41 mm;秋季土壤含水量和土壤储水量分别介于4.24%-15.94%和282.12 mm-465.31 mm之间。不同撂荒年限下枣林地土壤储水亏缺度与储水亏缺补偿度存在差异。在0-100 cm土层各样地土壤储水亏缺度随着土层深度的增加,均呈先减小后增加的趋势;各样地夏季土壤储水补偿度在200-340 cm土层均为负值,即夏季降雨并未对深层土壤水进行补偿,且土壤水分亏缺加重。（2）不同撂荒年限下各林地在0-20 cm土层撂荒6 a粉粒含量最高,撂荒20 a最低;在20-40 cm土层,撂荒3 a黏粒含量最高,土壤砂砾含量撂荒20 a最高,撂荒6 a最低。随着土层深度的增加,各林地的土壤容重总体呈增加趋势;随着撂荒年限的增加,土壤容重总体呈先增大后减小的趋势。随着土层深度的增加土壤非毛管孔隙度呈现先减小后增大的趋势。在0-20 cm,土壤最大持水量撂荒20 a最大,1 a最小,最大持水量分别是46.70%和35.12%。不同撂荒年限下各林地毛管持水量存在显着差异（P<0.05）。（3）土壤有机碳含量具有明显的表聚性,随着土层深度的增加,土壤有机碳含量逐渐减小,0-10 cm土壤平均有机碳含量为10.05 g/kg,100-340 cm有机碳储量占整个土壤剖面的61%。不同撂荒年限下深层土壤有机碳随着撂荒年限的增加,土壤有机碳含量逐渐减小,且差异不显着,即撂荒年限对土壤深层有机碳的分布影响较小。其中0-20 cm土层,撂荒15 a土壤有机碳储量最多,为26.15t/hm2;撂荒1 a最少,为18.69 t/hm2。不同撂荒林地的土壤p H均大于8,土壤呈碱性。各林地土壤全量、速效养分含量及土壤酶活性随着土层深度的增加总体呈现降低趋势。其中土壤速效磷含量随着撂荒年限的增加呈增加的趋势;撂荒20 a土壤速效磷含量最高达30.01 mg/kg。随着土层深度的增加土壤C:N呈现上升的趋势。不同撂荒年限下各林地土壤C:P变化趋势存在差异,整体介于9.32-45.47。不同撂荒年限下各林地土壤N:P介于0.14-2.11之间。（4）不同撂荒年限下枣林地土壤共检测到细菌36门、101纲、208目、313科、504属。土壤细菌类群主要以放线菌门Actinobacteria（31.95%）、变形菌门Proteobacteria（29.93%）、酸杆菌门Acidobacteria（12.62%）为主,其次不同撂荒年限枣林地土壤细菌类群以芽单胞菌门Gemmatimonadetes（8.19%）、绿弯菌门Chloroflexi（7.53%）、拟杆菌门Bacteroidetes（2.63%）、疣微菌门Verrucomicrobia（1.14%）、浮霉菌门Planctomycetes（1.13%）和己科河菌门Rokubacteria（1.11%）居多。不同撂荒年限下枣林地土壤共检测到真菌10门、33纲、75目、162科、269属。土壤真菌门类群主要以子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）为主。（5）共选取21个土壤指标,进行主成分分析,筛选出了土壤黏粒、土壤p H、土壤含水量、土壤总孔隙度、有机碳、速效磷、全氮、过氧化氢酶、蔗糖酶和脲酶共计10个土壤指标进行土壤质量评价。基于土壤质量指数法对土壤质量评价总得分撂荒15 a最高（0.823）,20 a次之（0.755）,撂荒草地最小（0.300）。基于修正内梅罗指数法对土壤质量评价总得分撂荒15 a最高（0.601）,10 a次之（0.582）,撂荒草地最小（0.223）。
二、土壤肥力模糊定量化评价(判)系统的建立（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、土壤肥力模糊定量化评价(判)系统的建立（论文提纲范文）
（3）陕北农牧交错带沙地农业利用规模的水资源调控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 水文模型研究进展 |
| 1.3.2 自然系统多变量互馈关系研究进展 |
| 1.3.3 水资源调控的思想演变与方法进展 |
| 1.4 问题提出及思考 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.6 研究方案和技术路线 |
| 1.6.1 研究方案 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 研究区范围及概况 |
| 2.1 陕北农牧交错带范围界定 |
| 2.2 自然地理概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 土壤植被 |
| 2.2.3 自然资源 |
| 2.3 社会经济现状 |
| 2.4 水资源开发利用现状 |
| 2.4.1 水资源分布情况 |
| 2.4.2 水资源开发利用情况 |
| 2.5 荒漠化特征及治理历程 |
| 2.5.1 荒漠化现状及特征 |
| 2.5.2 荒漠化动态演进 |
| 2.5.3 水土流失现状 |
| 2.6 区位特殊性及重要意义 |
| 2.6.1 交错性与过渡性 |
| 2.6.2 水土资源紧缺性 |
| 2.6.3 生态环境脆弱性 |
| 2.6.4 区位特殊性 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 水资源对交错带农业发展影响分析 |
| 3.1 VAR模型介绍 |
| 3.2 指标选取及相关性分析 |
| 3.3 VAR模型的构建与检验 |
| 3.3.1 序列平稳性检验 |
| 3.3.2 Johansen协整检验 |
| 3.3.3 模型参数估计 |
| 3.3.4 模型检验 |
| 3.4 脉冲响应 |
| 3.5 方差分解 |
| 3.6 水资源对交错带农业发展影响分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于TOPMODEL和 WAS模型的交错带水资源预测 |
| 4.1 模型基本原理 |
| 4.1.1 TOPMODEL模型 |
| 4.1.2 WAS模型 |
| 4.2 子流域单元划分 |
| 4.3 TOPMODEL模型构建及校验 |
| 4.3.1 下垫面参数提取 |
| 4.3.2 模拟效果及模型参数校验 |
| 4.4 WAS模型构建与模拟验证 |
| 4.4.1 拓扑关系 |
| 4.4.2 数据基础 |
| 4.4.3 模拟验证 |
| 4.5 基于TOPMODEL和 WAS模型的水资源预测 |
| 4.5.1 规划年气候情景模式 |
| 4.5.2 规划年水资源量预测 |
| 4.6 本章小节 |
| 5 沙地农业利用的水资源调控模型构建 |
| 5.1 水资源调控模型的理论基础 |
| 5.1.1 模型框架 |
| 5.1.2 模型原理 |
| 5.2 可用水量区间量化分析 |
| 5.2.1 可用水量区间量化 |
| 5.2.2 可用水量上限分析 |
| 5.2.3 传统行业需水预测 |
| 5.2.4 沙地农业可用水量潜力分析 |
| 5.3 可开发沙地规模预测 |
| 5.3.1 土地利用现状及其结构分析 |
| 5.3.2 土地利用遥感监测动态演变 |
| 5.3.3 土地利用空间转移变化分析 |
| 5.3.4 基于Markov模型的土地利用类型预测 |
| 5.4 调控情景设置 |
| 5.4.1 多元情景分析 |
| 5.4.2 调控情景设置 |
| 5.5 水资源调控模型构建 |
| 5.5.1 目标函数 |
| 5.5.2 约束条件 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 沙地农业利用适宜规模及空间格局变化 |
| 6.1 基于正交?占优策略改进的NSGA-Ⅱ算法 |
| 6.1.1 正交设计初始化种群 |
| 6.1.2 ε占优策略 |
| 6.1.3 NSGA-Ⅱ算法 |
| 6.1.4 模型求解流程 |
| 6.2 沙地农业利用适宜规模分析 |
| 6.2.1 各县区适宜规模分析 |
| 6.2.2 交错带适宜规模分析 |
| 6.3 沙地农业利用规模的空间分布 |
| 6.4 沙地农业利用的水资源配置方案 |
| 6.5 水土资源空间匹配格局变化 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（8）基于多功能性的耕地土壤健康评价 ——以黄淮海平原典型农田生态系统为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤质量与土壤健康概念 |
| 1.2.2 土壤功能及分类 |
| 1.2.3 土壤健康评价指标 |
| 1.2.4 土壤健康评价方法 |
| 1.2.5 国内外土壤健康评价系统 |
| 1.3 科学问题与研究内容 |
| 1.3.1 科学问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线及章节安排 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 黄淮海平原 |
| 2.1.2 野外台站典型农田生态系统样地 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 动态监测数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 基础地理数据 |
| 2.2.4 其他资料和数据 |
| 2.3 基础数据预处理 |
| 第三章 土壤健康评价体系与方法 |
| 3.1 总体框架 |
| 3.2 评价指标选取 |
| 3.3 综合评价方法 |
| 3.4 限制因子乘数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 土壤健康指标特征及其变化 |
| 4.1 土壤健康指标统计分析 |
| 4.1.1 自然地理特征 |
| 4.1.2 物理指标 |
| 4.1.3 化学指标 |
| 4.1.4 生物指标 |
| 4.1.5 污染指标特征 |
| 4.2 土壤健康指标变化特征 |
| 4.2.1 物理指标变化 |
| 4.2.2 化学指标变化 |
| 4.2.3 生物指标变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 典型农田生态系统土壤健康现状及变化趋势 |
| 5.1 土壤健康评价 |
| 5.1.1 指标分级与权重确定 |
| 5.1.2 限制因子乘数的设定 |
| 5.2 土壤健康现状及变化趋势 |
| 5.2.1 土壤健康及变化 |
| 5.2.2 评价结果验证 |
| 5.2.3 土壤健康提升的对策和建议 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）林下养鸡对枫香林土壤肥力的影响及其评价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写和符号清单 |
| 文献综述 |
| 1.1 林农复合相关研究 |
| 1.1.1 国内外林农复合进展 |
| 1.1.2 林下养殖研究 |
| 1.1.3 林下养殖复合生态系统对土壤质量影响 |
| 1.2 土壤与土壤质量及质量评价研究 |
| 1.2.1 土壤质量与土壤肥力质量 |
| 1.2.2 土壤肥力质量评价指标 |
| 1.2.3 评价指标选取原则 |
| 1.2.4 土壤肥力质量评价指标 |
| 1.2.5 土壤质量评价方法 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 主要研究内容 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 样地设置与取样 |
| 2.2.2 土壤养分测定指标与测定方法 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.3.1 方差分析 |
| 2.3.2 主成分分析(PCA) |
| 2.3.3 最小数据集(MDS) |
| 2.3.4 模糊综合评价法 |
| 2.3.5 土壤综合指数法 |
| 2.4 技术路线 |
| 3 土壤肥力质量影响及评价 |
| 3.1 林下养鸡的土壤物理化学性质 |
| 3.1.1 林下养鸡对土壤SWC的影响 |
| 3.1.2 林下养鸡对土壤pH、EC的影响 |
| 3.1.3 林下养鸡对土壤全量养分的影响 |
| 3.1.4 林下养鸡对土壤速效养分的影响 |
| 3.1.5 林下养鸡对土壤可溶性养分的影响 |
| 3.2 林下养鸡的土壤微生物性质 |
| 3.2.1 林下养鸡对土壤MBC的影响 |
| 3.2.2 林下养鸡对土壤MBN的影响 |
| 3.3 土壤因子指标相关性分析 |
| 3.4 枫香林土壤肥力质量评价 |
| 3.4.1 土壤肥力质量评价指标体系的建立 |
| 3.4.2 林下养鸡模式土壤质量综合评价 |
| 4 讨论 |
| 4.1 林下养鸡对土壤物理化学性质的影响 |
| 4.2 林下养鸡对土壤微生物性质的影响 |
| 4.3 土壤肥力质量评价 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（10）陕北黄土区撂荒山地枣林土壤质量评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 土壤质量评价指标 |
| 1.3.2 土壤质量评价方法 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 野外采样 |
| 2.2.1 土壤样品采集 |
| 2.2.2 土壤微生物样品采集 |
| 2.3 室内测定 |
| 2.3.1 土壤理化性质测定 |
| 2.3.2 土壤干燥化强度评价方法 |
| 2.3.3 主成分分析法 |
| 2.3.4 最小数据集 |
| 2.3.5 土壤质量指数法(SQI) |
| 2.3.6 基于修正内梅罗指数法 |
| 2.3.7 土壤微生物群落结构测定 |
| 2.4 数据分析 |
| 2.4.1 土壤理化性质分析 |
| 2.4.2 土壤微生物分析 |
| 2.5 技术路线图 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 不同撂荒年限枣林地土壤水分特征 |
| 3.1.1 土壤含水量特征分析 |
| 3.1.2 土壤含水量变化特征分析 |
| 3.1.3 土壤干燥化分析 |
| 3.1.4 土壤储水亏缺程度分析 |
| 3.2 不同撂荒年限枣林地物理指标 |
| 3.2.1 土壤机械组成 |
| 3.2.2 土壤容重特征 |
| 3.2.3 土壤孔隙度特征 |
| 3.2.4 土壤持水性特征 |
| 3.3 不同撂荒年限枣林地化学指标 |
| 3.3.1 土壤有机碳特征 |
| 3.3.2 土壤pH和电导率特征 |
| 3.3.3 土壤速效磷和全磷特征 |
| 3.3.4 土壤全氮和碱解氮特征 |
| 3.3.5 土壤速效钾特征 |
| 3.3.6 土壤C、N、P生态化学计量特征 |
| 3.4 不同撂荒年限枣林地生物指标 |
| 3.4.1 土壤酶特征 |
| 3.4.2 土壤微生物多样性 |
| 3.5 枣林地土壤指标相关分析 |
| 3.6 撂荒枣林地土壤质量评价 |
| 3.6.1 土壤指标主成分分析 |
| 3.6.2 土壤质量指标权重 |
| 3.6.3 土壤质量指数法(SQI)对土壤质量的评价 |
| 3.6.4 修正内梅罗指数法对土壤质量的评价 |
| 3.6.5 不同土壤质量评价方法的比较 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 不同撂荒年限枣林地土壤水分特征分析 |
| 4.2 不同撂荒年限枣林地物理指标分析 |
| 4.3 不同撂荒年限枣林地化学指标分析 |
| 4.4 不同撂荒年限枣林地生物指标分析 |
| 4.5 土壤质量评价 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间科研情况 |
四、土壤肥力模糊定量化评价(判)系统的建立（论文参考文献）
- [1]氮量对寒地水稻产量和氮效率的影响[D]. 车业琦. 东北农业大学, 2021
- [2]高空间分辨率的友谊农场耕地质量遥感评价研究[D]. 钱蕾. 东北农业大学, 2021
- [3]陕北农牧交错带沙地农业利用规模的水资源调控研究[D]. 刘思源. 西安理工大学, 2021
- [4]基于卫星遥感数据的耕地地力估测模型与反演[D]. 张颖. 山东农业大学, 2021
- [5]巴彦淖尔市耕地地力评价[D]. 庞馨月. 内蒙古农业大学, 2021
- [6]青阳县耕地质量等级评价研究[D]. 赵文. 安徽农业大学, 2021
- [7]填海淤泥地区隧道工程的生态环境影响评价研究 ——以深圳妈湾跨海通道为例[D]. 党磊涛. 兰州交通大学, 2021
- [8]基于多功能性的耕地土壤健康评价 ——以黄淮海平原典型农田生态系统为例[D]. 杨颖. 南京信息工程大学, 2021
- [9]林下养鸡对枫香林土壤肥力的影响及其评价[D]. 储友炜. 安徽农业大学, 2021
- [10]陕北黄土区撂荒山地枣林土壤质量评价[D]. 宗巧鱼. 延安大学, 2021