[目的]通过耕地土壤全氮的空间变异特性研究,可以更好地调整耕地管理措施、合理施用氮肥、减少资源浪费。[方法]利用RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络插值法对区域土壤全氮进行空间插值,同时与普通克里格法进行比较。[结果]RBF神经网络插值法在拟合能力和插值能力方面要明显优于普通克里格法。[结论]RBF神经网络法具有很好的应用前景。
土壤有机碳和氮素是植物生长所必须的营养元素,也是土壤养分和生态系统中的关键生态因子,是陆地碳库和氮库的重要组成部分,其含量多少将会直接影响土壤中微生物数量和凋落物的分解速率(Nasholm et al.,1998;Dormaar et al.,1990;任书杰等,2006)。土壤有机碳和氮素的变化与土地利用/
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