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秸秆覆盖非饱和土壤中氮素迁移转化试验研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:13:27
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秸秆覆盖非饱和土壤中氮素迁移转化试验研究【摘要】:本文针对南方地区自然条件和耕作特点,综合考虑施肥、灌溉和秸秆作用等影响因素,通过模拟试验和理论分析,研究秸秆覆盖条件下小麦生育期内

【摘要】: 本文针对南方地区自然条件和耕作特点,综合考虑施肥、灌溉和秸秆作用等影响因素,通过模拟试验和理论分析,研究秸秆覆盖条件下小麦生育期内的土壤氮素时空分布转化规律,寻求最优养分拦截与利用方式,采用人工神经网络模型对土壤氮素分布运移规律进行模拟预测,并对土壤排水污染进行综合评价。研究的主要结果如下: (1)秸秆覆盖、施肥量和灌水量对氮素迁移、转化和积累影响显著。在秸秆覆盖条件下,通过适时控制土壤含水率、灌水方式、施肥量可以提高土壤氮素利用率、降低土壤氮素流失率。从控制污染和提高产量两方面综合分析可知中等施氮及秸秆覆盖处理为较优处理。 (2)人工神经网络在模拟氮素在土壤中的运移、转化、吸附、利用和污染评价等高度的非线性过程时,较动力学角度分析有优势,精度较高。神经网络用于土壤硝态氮运移和分布模拟预测时的样本检验相对误差值和波动幅度都比较小,表明网络具有较强的稳健性,网络的拟合精度较高,可以用作硝态氮迁移和分布的模拟。 (3)秸秆覆盖处理条件下土壤排水比无秸秆对照处理的水质好,其中以中等施氮及秸秆覆盖条件下排水水质状况较优,表明秸秆覆盖对农田水环境具有改善作用。 本文研究成果可以提高对秸秆覆盖农田非饱和土壤氮素迁移转化规律的认识,对控制农业面源污染、构建农田水分安全循环系统具有特别重要的意义。 【关键词】:秸秆覆盖 非饱和土壤 氮素 迁移转化 模拟试验
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:S158
【目录】:
  • 中文摘要5-6
  • 英文摘要6-9
  • 1 绪论9-23
  • 1.1 研究的目的与意义9-10
  • 1.1.1 研究目的9-10
  • 1.1.2 研究意义10
  • 1.2 国内外研究进展与发展趋势10-21
  • 1.2.1 研究进展10-20
  • 1.2.2 发展趋势20-21
  • 1.3 论文主要研究内容和技术路线21-23
  • 1.3.1 研究内容21
  • 1.3.2 技术路线21-23
  • 2 材料与方法23-34
  • 2.1 试验设计23-26
  • 2.1.1 土柱处理23-24
  • 2.1.2 水分与施肥处理24-26
  • 2.2 试验实施26-34
  • 2.2.1 试验装置的制备26-30
  • 2.2.2 测试项目与方法30-34
  • 3 土壤氮素迁移转化试验结果分析34-55
  • 3.1 土壤氮素迁移转化过程及其影响因素34-39
  • 3.1.1 土壤氮素迁移的主要过程34-35
  • 3.1.2 土壤氮素转化和流失过程及其影响因素35-39
  • 3.2 分蘖前期土壤氮素迁移转化39-44
  • 3.2.1 氨态氮的分布与转化39-42
  • 3.2.2 硝态氮的分布与转化42-44
  • 3.3 拔节期土壤氮素迁移转化44-48
  • 3.3.1 铵态氮的分布与转化44-46
  • 3.3.2 硝态氮的分布与转化46-48
  • 3.4 抽穗期土壤氮素淋溶及分布转化48-51
  • 3.4.1 土壤氮素淋溶48-49
  • 3.4.2 土壤氮素转化与积累49-51
  • 3.5 生育期内氮素运移及均衡模型51-55
  • 3.5.1 作物的氮吸收量分析51-52
  • 3.5.2 土壤中氮素的积累与储存52
  • 3.5.3 氮素确定性平衡方程参数分析52-53
  • 3.5.4 全生育期内试验调控作用分析53-55
  • 4 土壤氮素运移的数学模拟研究55-72
  • 4.1 水氮运移基本方程与参数55-59
  • 4.1.1 基本方程55-56
  • 4.1.2 基本参数56-59
  • 4.2 人工神经网络模型59-72
  • 4.2.1 人工神经网络方法与步骤59-63
  • 4.2.2 土壤硝态氮迁移的人工神经网络模拟与预测63-66
  • 4.2.3 土壤硝态氮分布的人工神经网络模型66-69
  • 4.2.4 土壤排水污染质量评价的人工神经网络模型69-71
  • 4.2.5 结果评价71-72
  • 5 结论与讨论72-74
  • 5.1 结论72
  • 5.2 讨论72-74
  • 参考文献74-79
  • 致谢79-80
  • 攻读学位期间发表论文及课题研究情况80


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