肥热耦合条件下土壤硝态氮累积及预测模型研究

发布时间：2017-04-12 17:09

  本文关键词：肥热耦合条件下土壤硝态氮累积及预测模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着化肥的大量使用,我国土壤硝酸盐累积、土壤酸化及次生盐渍化等问题日益加重,导致我国农业可持续发展受到了严重影响。针对这种现状,本文在室内恒温培养条件下,将施氮量、土壤温度作为影响因素,研究了不同肥热耦合条件下土壤硝态氮的转化特性及土壤理化性质的动态变化过程,以期为氮肥的高效利用提供理论支持。具体研究成果如下:1、肥热耦合条件下土壤硝态氮转化及其动力学特征研究(1)通过研究不同温度条件下土壤硝态氮含量的变化特性,结果表明各温度处理条件下的硝态氮含量变化趋势均分为三个阶段:迟缓阶段、最大速率阶段和停滞阶段。当施氮量不变时,随着温度的升高,各处理的硝态氮含量达到平衡所需时间越来越短,最大累积量越来越高。(2)不同施氮量条件下土壤硝态氮含量的变化趋势也一致,同样分为迟缓、最大速率和停滞三个阶段。当温度不变时,各处理中以244 mg/kg施氮水平达到平衡所需时间最短,427 mg/kg施氮水平达到平衡所需时间最长。同一反应时间,244 mg/kg处理的硝态氮含量最小,427 mg/kg处理的含量最大。(3)高温高施氮处理时的最大累积量约是低温低施氮处理时的1.5倍。最早达到平衡时间的是温度为35℃和施氮量为244 mg/kg时,为13d,最晚达到平衡时间的是温度为15℃和施氮量为427 mg/kg时,达51d,高温低施氮处理达到平衡所需时间明显小于低温高施氮处理。(4)土壤硝态氮的累积可以用Logistic生长曲线(1)btN a ce???定量描述,由模型所获得的最大硝化速率maxK和延迟期dt等拟合参数可用来反映肥热耦合条件下土壤硝态氮转化过程的快慢。通过非线性回归分析,得到影响最大硝化速率maxK和延迟期dt的因素有施氮量、温度和肥热耦合作用,其中温度影响达到显著水平。2、肥热耦合条件下土壤理化性质的变化特性及其动力学特征研究(1)尿素施入土壤后,p H值的总体趋势是先随施氮量、温度的上升而上升,达到峰值后,又随施氮量、温度的上升而下降。土壤在不同条件下培养,p H值均有不同程度的降低,其中p H值下降幅度最大的是高温高施氮条件下,经过15天的培养,下降约1个单位;p H值下降幅度最小的是低温低施氮条件下,经过55天的培养,下降约0.4个单位。肥热耦合条件下土壤p H值的变化过程可以用非线性动力学模型进行较好地拟合,由此得出的速率常数b可用来反映肥热耦合条件下土壤p H值下降过程的快慢。(2)土壤电导率的总体趋势是随着处理时间的增大而增大,最后趋于平缓,达到一个稳定值。肥热耦合条件下土壤Ec值与时间的关系可以用“S曲线”动力学模型进行较好地拟合,然后得到一个近似稳态值asvEc。通过非线性回归分析,得到影响该近似稳态值asvEc错误!未找到引用源。的因素有施氮量、温度和肥热耦合作用。(3)通过分析不同肥热耦合条件下土壤硝态氮含量与多因素间的相关性得出:硝态氮含量与p H值、p H值与Ec值之间呈负相关关系,即随着p H值的升高,硝态氮含量与Ec值均呈下降趋势。随着土壤Ec值的增加,硝态氮含量增加,硝态氮含量与Ec值间呈明显的正相关关系且相关性达到极显著水平。3、肥热耦合条件下土壤硝态氮含量的BP神经网络模型基于肥热耦合条件下土壤硝态氮含量的变化特性,建立了以土壤p H值、土壤电导率、温度、施氮量和时间等五个因子为输入变量,土壤硝态氮含量为输出变量的三种BP人工神经网络模型:BP—NI、BP—NII和BP—NIII,并分别对其进行训练和检验,得出BP—NI和BP—NII模型预测土壤硝态氮含量的精度均达到了目标精度,但结合测量土壤p H值和土壤电导率值工作量较大的问题,最后得出选用BP—NII模型预测土壤硝态氮含量。
【关键词】：肥热耦合 温度 施氮量 硝态氮累积 pH值 电导率 BP神经网络模型
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S153.6
【目录】：

• 摘要3-5
• abstract5-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 温度、施氮对土壤硝态氮累积影响的研究进展13-16
• 1.2.1 施肥对土壤硝态氮累积影响的研究进展13-15
• 1.2.2 温度对土壤硝态氮累积影响的研究进展15-16
• 1.2.3 肥、热交互作用对土壤硝态氮累积影响的研究进展16
• 1.3 温度、施氮对土壤理化性质影响的研究进展16-17
• 1.3.1 对土壤pH值的影响16-17
• 1.3.2 对土壤电导率的影响17
• 1.4 研究内容与技术路线17-21
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 研究方法和技术路线18-21
• 第二章 材料与方法21-27
• 2.1 试验材料与仪器21-24
• 2.1.1 试验材料21
• 2.1.2 试验仪器21-24
• 2.2 试验方案24-25
• 2.2.1 试验设计24-25
• 2.2.2 试验过程与方法25
• 2.3 测定项目与方法25-26
• 2.3.1 硝态氮测定方法25
• 2.3.2 土壤pH值测定方法25-26
• 2.3.3 土壤电导率测定方法26
• 2.4 数据处理26-27
• 第三章 肥热耦合条件下土壤硝态氮累积特性及其动力学特征27-39
• 3.1 肥热耦合条件下土壤硝态氮累积特征27-31
• 3.1.1 不同温度对土壤硝态氮累积的影27-29
• 3.1.2 不同施肥对土壤硝态氮累积的影响29-31
• 3.2 肥热耦合条件下土壤硝态氮累积动力学模型分析31-34
• 3.2.1 肥热耦合条件下土壤硝态氮累积动力学模型建立31-32
• 3.2.2 模型参数b、c值与土壤温度的关系32-33
• 3.2.3 模型参数b、c值与施氮量的关系33
• 3.2.4 模型参数b、c值与土壤温度及施氮量的关系33-34
• 3.3 肥热耦合条件下土壤硝态氮累积动力学模型特征值分析34-37
• 3.3.1 土壤最大硝化速率的肥热耦合效应34-36
• 3.3.2 土壤硝化作用延迟期的肥热耦合效应36-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第四章 肥热耦合条件下土壤理化性质的变化特性及其动力学特征39-57
• 4.1 肥热耦合对土壤p H值的影响39-45
• 4.1.1 温度、施肥量对土壤酸碱度的影响39-43
• 4.1.2 肥热耦合条件下土壤pH值动力学模型43-45
• 4.2 肥热耦合对土壤电导率的影响45-51
• 4.2.1 温度、施肥量对土壤电导率的影响45-48
• 4.2.2 肥热耦合条件下土壤Ec值动力学模型48-51
• 4.3 肥热耦合条件下土壤硝态氮含量与多因素间的相关性分析51-54
• 4.3.1 土壤硝态氮含量与酸碱度的相关性分析51-52
• 4.3.2 土壤硝态氮含量与电导率的相关性分析52-53
• 4.3.3 肥热耦合条件下多因素间的相关性分析53-54
• 4.4 本章小结54-57
• 第五章 肥热耦合条件下土壤硝态氮含量的BP神经网络模型57-79
• 5.1 BP人工神经网络模型57-61
• 5.1.1 BP神经网络模型的原理57-59
• 5.1.2 训练样本的准备和归一化处理59
• 5.1.3 训练算法的选择59
• 5.1.4 BP神经网络总体结构59-60
• 5.1.5 传递函数的选择60-61
• 5.2 肥热耦合条件下土壤硝态氮含量的BP神经网络模型建立61-75
• 5.2.1 隐含层节点的选择61-62
• 5.2.2 学习率的选择62
• 5.2.3 最大训练次数62
• 5.2.4 训练目标62
• 5.2.5 BP网络程序设计62-75
• 5.3 肥热耦合条件下土壤硝态氮含量的BP神经网络模型的检验75-77
• 5.4 本章小结77-79
• 第六章 结论与建议79-83
• 6.1 结论79-81
• 6.2 建议81-83
• 参考文献83-87
• 致谢87-89
• 附录89

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本文编号：301747