为了解陕西葡萄酒产区土壤养分丰缺状况,采集陕北高原、渭北旱塬、关中平原、陕南山岭4个子产区共17家酒庄的0~20、20~40、40~60 cm 3个深度的土壤样品,测定土壤理化指标,分析土壤养分含量差异,并通过隶属度函数和主成分分析对不同产区...为了解陕西葡萄酒产区土壤养分丰缺状况,采集陕北高原、渭北旱塬、关中平原、陕南山岭4个子产区共17家酒庄的0~20、20~40、40~60 cm 3个深度的土壤样品,测定土壤理化指标,分析土壤养分含量差异,并通过隶属度函数和主成分分析对不同产区的土壤综合肥力状况进行评价。结果表明,陕西葡萄酒产区土壤容重均值大于1.50 g·cm^(-3),呈现南低北高的趋势。陕北高原子产区土壤为碱性,砂粒占比超过80%,质地为砂土;关中平原子产区土壤为中性,其余子产区为弱碱性,质地为壤土。陕西葡萄酒产区土壤养分状况南北差异显著,主要呈现由北向南先增加后减少的趋势。表层土壤有机质、全氮和全磷达到3级及以上的区域分别占45.10%、62.74%、54.90%,深层土壤多数处于养分匮乏状况;钾含量整体较为丰富。土壤综合肥力指数得分依次为:关中平原>陕南山岭>渭北旱塬>陕北高原。土壤全氮和有机质为土壤肥力主要限制因子。展开更多
【目的】开展土壤健康评价,不仅可以了解甜瓜田土壤健康状况,还可以精准识别土壤障碍因子,为甜瓜田健康土壤培育提供理论支撑。本研究通过建立土壤健康评价数据库并构建最小数据集(minimum data set,MDS),系统评价吐鲁番市甜瓜田的土壤...【目的】开展土壤健康评价,不仅可以了解甜瓜田土壤健康状况,还可以精准识别土壤障碍因子,为甜瓜田健康土壤培育提供理论支撑。本研究通过建立土壤健康评价数据库并构建最小数据集(minimum data set,MDS),系统评价吐鲁番市甜瓜田的土壤健康状况。【方法】在新疆吐鲁番市吐峪沟乡、亚尔镇、三堡乡的甜瓜田中,选择种植年限平均为5年的72个甜瓜地块,采集0—20 cm土层土壤样品,测定了28项土壤物理、化学和生物学指标,建立土壤健康评价数据库。利用主成分分析构建最小数据集,运用线性和非线性评分函数进行土壤健康评价,并通过全数据集(total data set,TDS)对最小数据集的评价结果进行验证。【结果】用主成分分析法筛选出容重、电导率、有效磷、有机碳、交换性钙、土壤呼吸和β-木糖苷酶7个指标,建立了土壤健康评价最小数据集。采用线性评分函数法,基于全数据集和最小数据集计算的土壤健康指数分别为0.44和0.49,变异系数分别为22.5%和18.7%;采用非线性评分函数法,得到的土壤健康指数平均值分别为0.46和0.47,变异系数分别为25.8%和24.3%。基于全数据集和最小数据集计算的土壤健康指数间均呈显著正相关(P<0.01),斜率接近0.9。整体上,吐峪沟乡和亚尔镇甜瓜田土壤健康指数均高于三堡乡。【结论】最小数据集可以代替全数据集用于甜瓜田土壤健康评价,非线性评分函数计算的土壤健康指数变异系数大,说明非线性评分函数更加敏感,建议选择非线性评分函数用于甜瓜田土壤健康评价。新疆吐鲁番市甜瓜田土壤pH为碱性,土壤养分含量处于丰富水平,但有机碳和活性碳含量较低。经最小数据集评价,吐鲁番甜瓜田土壤健康指数在0.5以下,处于中等水平。展开更多
文摘为了解陕西葡萄酒产区土壤养分丰缺状况,采集陕北高原、渭北旱塬、关中平原、陕南山岭4个子产区共17家酒庄的0~20、20~40、40~60 cm 3个深度的土壤样品,测定土壤理化指标,分析土壤养分含量差异,并通过隶属度函数和主成分分析对不同产区的土壤综合肥力状况进行评价。结果表明,陕西葡萄酒产区土壤容重均值大于1.50 g·cm^(-3),呈现南低北高的趋势。陕北高原子产区土壤为碱性,砂粒占比超过80%,质地为砂土;关中平原子产区土壤为中性,其余子产区为弱碱性,质地为壤土。陕西葡萄酒产区土壤养分状况南北差异显著,主要呈现由北向南先增加后减少的趋势。表层土壤有机质、全氮和全磷达到3级及以上的区域分别占45.10%、62.74%、54.90%,深层土壤多数处于养分匮乏状况;钾含量整体较为丰富。土壤综合肥力指数得分依次为:关中平原>陕南山岭>渭北旱塬>陕北高原。土壤全氮和有机质为土壤肥力主要限制因子。
文摘【目的】开展土壤健康评价,不仅可以了解甜瓜田土壤健康状况,还可以精准识别土壤障碍因子,为甜瓜田健康土壤培育提供理论支撑。本研究通过建立土壤健康评价数据库并构建最小数据集(minimum data set,MDS),系统评价吐鲁番市甜瓜田的土壤健康状况。【方法】在新疆吐鲁番市吐峪沟乡、亚尔镇、三堡乡的甜瓜田中,选择种植年限平均为5年的72个甜瓜地块,采集0—20 cm土层土壤样品,测定了28项土壤物理、化学和生物学指标,建立土壤健康评价数据库。利用主成分分析构建最小数据集,运用线性和非线性评分函数进行土壤健康评价,并通过全数据集(total data set,TDS)对最小数据集的评价结果进行验证。【结果】用主成分分析法筛选出容重、电导率、有效磷、有机碳、交换性钙、土壤呼吸和β-木糖苷酶7个指标,建立了土壤健康评价最小数据集。采用线性评分函数法,基于全数据集和最小数据集计算的土壤健康指数分别为0.44和0.49,变异系数分别为22.5%和18.7%;采用非线性评分函数法,得到的土壤健康指数平均值分别为0.46和0.47,变异系数分别为25.8%和24.3%。基于全数据集和最小数据集计算的土壤健康指数间均呈显著正相关(P<0.01),斜率接近0.9。整体上,吐峪沟乡和亚尔镇甜瓜田土壤健康指数均高于三堡乡。【结论】最小数据集可以代替全数据集用于甜瓜田土壤健康评价,非线性评分函数计算的土壤健康指数变异系数大,说明非线性评分函数更加敏感,建议选择非线性评分函数用于甜瓜田土壤健康评价。新疆吐鲁番市甜瓜田土壤pH为碱性,土壤养分含量处于丰富水平,但有机碳和活性碳含量较低。经最小数据集评价,吐鲁番甜瓜田土壤健康指数在0.5以下,处于中等水平。
