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土壤温度

土壤温度的相关文献在1957年到2022年内共计2278篇,主要集中在农业基础科学、农作物、园艺 等领域,其中期刊论文1976篇、会议论文128篇、专利文献201684篇;相关期刊577种,包括生态学报、土壤学报、中国生态农业学报等; 相关会议111种,包括辽宁省水利学会2017年学术年会、第二届全国青年地质大会、第32届中国气象学会年会等;土壤温度的相关文献由6795位作者贡献,包括吕世华、刘伟、张伟等。

土壤温度—发文量

期刊论文>

论文:1976 占比:0.97%

会议论文>

论文:128 占比:0.06%

专利文献>

论文:201684 占比:98.97%

总计:203788篇

土壤温度—发文趋势图

土壤温度

-研究学者

  • 吕世华
  • 刘伟
  • 张伟
  • 杨玉盛
  • 王玉堂
  • 柴守玺
  • 黄彩霞
  • 张宇
  • 李荣
  • 杨梅学
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 原慧芳; 谢江; 张勇波; 陈国云; 田耀华
    • 摘要: 为探明不同林龄橡胶林土壤呼吸速率(Rs)的变化特征及其与水热因子的关系,以云南省景洪市3个不同林龄(2年幼林、7年成林、30年老林)的橡胶林为对象,连续2年,每月定期原位测定地表5 cm土壤呼吸速率(Rs)、土壤温度(Ts)和土壤湿度(Ms)的变化特征。结果表明:3个不同林龄橡胶林的Rs均有显著差异(P<0.05),2年幼林(YR)显著高于7年成林(MR),30年老林(OR)显著最低;3个不同林龄橡胶林的Rs、Ts和Ms均表现为雨季显著高于干季的季节性变化规律;各林龄土壤呼吸速率峰值出现的月份不一致,YR、MR和OR的Rs最高值分别为9月、7月和6月;3个不同林龄橡胶林的Rs与Ts、Ms具有极显著(P<0.01)的正相关关系,其中Ms相关性最大,Ts相关性较弱。回归分析结果表明,不同林龄橡胶林土壤呼吸速率的变化特征是水热因子联合效应的结果,土壤呼吸速率受土壤湿度影响最大,受土壤温度的影响作用相对较小。
    • 陶航; 涂丹丹; 刘蔚漪; 辉朝茂; 王友
    • 摘要: 为探讨丛状采伐技术对龙竹林生长的影响,分析4种采伐方式(常规择伐、1/2丛伐、1/3丛伐、全丛采伐)下的龙竹林内小气候因子的变化规律及对竹林生长的影响。结果表明:(1)通过步进回归分析,影响新竹生物量的主要因子是太阳光照强度、土壤温度和空气温度;(2)不同丛状采伐下光照辐射具有明显差异(P全丛采伐>1/3丛伐>常规择伐区。(5)1/2丛伐区新竹生物量为40.95 t/hm^(2),皆大于常规择伐、1/3丛伐和全丛采伐,采伐强度越高,生物量呈下降趋势。研究表明,1/2丛伐是最适宜的丛状采伐方式。研究结果为适用于机械化采伐的龙竹培育技术提供了数据资料,对建立高效龙竹林培育模式与可持续经营和科学管理模式提供参考。
    • 王俊; 郭金龙; 张永旺; 魏瑶瑶; 郑恩
    • 摘要: 土壤水热因子是影响作物生长发育的重要因子,尤其是在黄土高原自然植被恢复过程中。通过对黄土高原不同自然植被恢复阶段的土壤水分和温度的长期监测,研究植被恢复过程中土壤温度和水分的动态变化及其相关性。结果表明:8—10月草地群落的土壤温度显著高于其他群落,11月辽东栎林群落的土壤温度显著高于其他群落,随着植被恢复,土壤温度变化的范围和峰值均有不同程度的减小,土壤水分有所减少,但并不影响土壤水分随时间变化的总体趋势,不同植被恢复阶段土壤温度和水分呈显著负相关,植被恢复过程中土壤水分有一定的时间稳定性。研究结果可为黄土高原自然植被恢复的有效管理和可持续发展提供科学参考。
    • 聂瑾; 赵保卫; 刘辉; 杨哲; 马锋锋
    • 摘要: 为了研究小麦秸秆生物炭输入对休耕期农田土壤热性质的影响,共设置了3个小麦秸秆生物炭施用量水平进行田间小区试验,分别为0 kg·m^(-2)(BC0)、1 kg·m^(-2)(BC1)、4 kg·m^(-2)(BC4),每个处理3个重复。对各小区土壤含水率、热容量、导热率、热扩散率和温度等指标进行了测定。结果表明:生物炭施加能显著降低土壤导热率和热扩散率,施加量越多,导热率和热扩散率值越低;热容量多次表现为随生物炭施加量的增加呈先降低后升高的趋势。土壤含水率受降雨和冻结波动较大,在无降水且无冻结条件下随生物炭量的增加而减少,而在低温冻融期随生物炭量的增加而增加。各热参数均与含水率变化趋势基本一致,BC1与BC4处理的各热参数与含水率之间均呈显著正相关(P<0.05)。5 cm段土壤温度多次表现出随生物炭施加量的增加先升高后降低;20 cm段土壤温度随生物炭施加量的增大而减小。各处理的导热率、热扩散率均与5 cm段土壤温度呈显著正相关(P<0.05),与20 cm段土壤温度呈极显著正相关(P<0.01)。可见,在田间状态下,小麦秸秆生物炭主要通过影响土壤含水率进而影响土壤热性质,影响程度与生物炭施用量有关;小麦秸秆生物炭能通过影响土壤热性质进而影响土壤温度
    • 刘洋; 李豫悦; 马玉荣; 杨鑫
    • 摘要: 植物凋落物分解是草原生态系统养分循环的关键过程,是天然草原土壤碳(carbon,C)、氮(nitrogen,N)固持的重要来源。根系凋落物是植物凋落物的主要组成部分,其分解过程是有机质和养分输入土壤的主要途径之一。从根系凋落物自身特性、非生物因子(温度、降雨与土壤养分)、生物因子(土壤动物、土壤微生物与土壤酶活性)等三个方面,系统总结了草原植物根系凋落物分解过程及相关机理。在分析现有研究的基础上,探讨了根系凋落物分解的研究内容、试验方法进展和不足,并对未来草原植物根系凋落物分解研究方向进行了展望,以期为深入理解植物根系凋落物分解的地下过程提供参考。
    • 张奎月; 刘登峰; 刘慧; 赵笑雨; 郭凤年; 孟宪萌; 黄强
    • 摘要: 土壤呼吸是大气碳的主要来源之一。近年来黄土高原的植被覆盖变化显著,为探究灌丛生态系统土壤呼吸变化规律和影响因素,2020年利用红外气体分析仪对黄土高原沟壑区淳化灌丛生态系统的不同海拔的裸地、保留植被的地面等3个测点进行土壤呼吸速率观测。研究结果表明:①淳化灌丛生态系统土壤呼吸速率日内过程呈“单峰型”曲线,保留植被测点的土壤呼吸速率在1 d内始终大于裸地测点;②保留植被测点的日内土壤呼吸速率和土壤温度呈显著正相关,可以解释土壤呼吸速率日变化差异的83%,黄土高原沟壑区灌丛生态系统土壤呼吸速率日变化与土壤湿度呈负相关;③土壤呼吸速率、土壤温度、土壤湿度的日内变化波动较大,沟壑区灌丛生态系统的月土壤呼吸速率与土壤温度呈显著正相关。
    • 谢婷; 马育军; 杨晨
    • 摘要: 土壤温度与地气间能量交换、水分循环密切相关,影响着植被生长乃至区域生态安全。本文首先分析了青海湖流域2018年10月至2020年7月实测的不同深度土壤温度变化特征,然后结合2018年10月至2019年8月土壤温度对SHAW模型进行了率定,并根据2019年9月至2020年7月观测数据对率定参数进行了验证,在此基础上探究了植被和土壤参数对土壤温度变化的影响。结果表明:①伴随深度增加,土壤温度的变化幅度逐渐减小,5 cm深度逐日平均土壤温度的极差达到25.50°C,而35 cm深度极差为20.19°C,均远低于相同时期气温的极差(36.32°C);②率定期各层土壤温度的纳什效率系数(NSE)均高于0.94,均方根误差(RMSE)由表层(1.91°C)至深层(0.86°C)逐渐减小,模型模拟精度随着土层深度增加而提高;验证期各评价指标略低于率定期,但各层NSE均超过0.93,RMSE由浅层的1.98°C降低至最深层的0.98°C,说明SHAW模型可以模拟青海湖流域土壤温度的动态变化;③土壤温度变化与叶面积指数、土壤容重均呈负相关关系,饱和导水率、孔径指数和进气势分别降低60%、40%和30%以后,土壤温度才有明显响应。
    • 李鹏辉; 杜梦旗; 卢锐; 罗新宁
    • 摘要: 为了研究高强度地膜对棉花生长及产量影响,在新疆库尔勒市包头湖农场对2种不同生产工艺的高强度聚乙烯地膜(Q1、Q2)和1种传统聚乙烯地膜(PE)进行试验,分析不同强度地膜覆盖下保温保墒性能对棉花生长和产量的影响。结果表明:高强度地膜Q1、Q2在使用前后的拉伸性能和断裂标称应变指数均高于传统地膜PE,具有良好的增温保墒功能;与传统地膜PE相比,高强度地膜Q1、Q2的土壤温度在棉花苗期、蕾期平均提高了13.08%和5.41%、5.51%和4.30%,土壤含水量在棉花生育期中提高了0.56%~2.56%;高强度地膜覆盖对棉花的生长效果均好于传统地膜PE,促进了棉花的生长和产量的提高,与传统地膜PE相比,高强度地膜棉花株高增加了4.68~9.92cm,果枝数增加了0.8~1.0台,产量增加了220.49~254.24kg·hm^(-2),增产率为2.96%~3.42%。研究表明:高强度地膜在新疆棉花生产过程中能够更好地提高地膜的增温保墒效果,相比于传统地膜更利于棉花的生长发育和产量的提高。
    • 郭艳萍; 李洪建
    • 摘要: 以太原天龙山自然保护区的2个灌木群落(样地1和样地2)为研究对象,通过同步观测土壤呼吸(R_(s))及土壤温度(T_(10))、水分(W_(r))、植被指数(VI),分析R_(s)的季节变化及其与环境因子季节变化的关系。结果表明:2个灌木群落R_(s)的季节变化趋势一致,最高值出现在夏季,最低值绝大多数出现在冬季,偶尔也出现在W_(r)较低的夏季。在季节尺度上,R_(s)与单一环境因子的关系为:与T_(10)为极显著;剔除水分低于1/3田间持水量的数据后,R_(s)与T_(10)的相关性提高;R_(s)与W_(r)的关系仅在样地1显著;R_(s)与Ⅵ的关系均为极显著。R_(s)与T_(10)和W_(r)的复合模型能够提高土壤呼吸的解释能力。土壤呼吸温度模型的残差与W_(r)的关系表明,样地1和2受干旱胁迫的W_(r)下限阈值分别为田间持水量的0.35和0.42。在R_(s)与T_(10)和W_(r)的复合模型中增加Ⅵ后,拟合模型的决定系数增加,赤池信息准则(AIC)值降低,模型的拟合效果得到改善。从AIC值看,3个3因素模型中温度-水分-植被指数的指数-双幂模型相对较好;3个植被指数中,比值植被指数模型相对较好。该研究结果可以为利用水热和植被因子精确估算灌丛土壤碳通量提供参考。
    • 谭晓晴; 罗斯琼; 舒乐乐; 李晓旭; 王景元; 曾礼; 董晴雪; 陈自航
    • 摘要: 土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤温度时空变化方面研究较少。基于模型特点和研究现状,本文总结了机器学习在土壤温度预估时的适用性,对数据选择、模型选择和模型评估方法进行了讨论。不同数据条件、研究目的决定着数据和模型的选择,决策树类方法可以可视化提供一定可解释性,支持向量机可适用于数据量较少的情况,极限学习机可以满足需要快速计算情形。由于机器学习缺少物理约束,应用于土壤温度预估时需要重视模型检验和结果对比。针对当前研究的挑战对下一步工作进行展望,认为未来利用机器学习方法对土壤温度进行预估可以从在学习模型中融入先验科学知识、结合遥感资料和多层观测进行土壤温度立体空间建模以及利用卷积循环神经网络进行时空建模三方面进行。
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