三峡库区兰陵溪流域森林土壤有机碳、有机质与容重间的回归模型

【目的】建立三峡库区兰陵溪流域森林土壤有机碳、有机质与容重之间的回归模型,完善土壤属性数据库。【方法】利用该流域森林土壤调查数据库,确立土壤有机质（SOM）与有机碳（SOC）间的转换系数,构建土壤容重（BD）与SOM（SOC）含量之间的回归模型,并使用决定系数（R2）、Nash-Sutcliffe效率系数（E）、百分误差（Pe）等统计参量进行检验。【结果】Van Bemmelen转换系数（0.58）不适合该研究区（R2=0.62,E=0.51、Pe=-31.16%）,SOC-SOD转换系数应该为0.455（R2=0.85,E=0.86、Pe=-3.0%）,不同深度SOC-SOD转换系数并不相同...

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Published in华南农业大学学报 Vol. 37; no. 1; pp. 89 - 95
Main Author 田耀武 黄志霖 肖文发 王宁 刘晶
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 河南科技大学林学院,河南洛阳471003 2016
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所/国家林业局森林生态环境重点实验室,北京100091%中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所/国家林业局森林生态环境重点实验室,北京,100091%河南科技大学林学院,河南洛阳,471003
Subjects
三峡库区
回归模型
容重
有机碳
有机质
森林土壤
回归模型
regression model
bulk density
有机质
organic matter
Three Gorges Reservoir area
森林土壤
有机碳
forest soil
三峡库区
organic carbon
容重
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Summary:【目的】建立三峡库区兰陵溪流域森林土壤有机碳、有机质与容重之间的回归模型,完善土壤属性数据库。【方法】利用该流域森林土壤调查数据库,确立土壤有机质（SOM）与有机碳（SOC）间的转换系数,构建土壤容重（BD）与SOM（SOC）含量之间的回归模型,并使用决定系数（R2）、Nash-Sutcliffe效率系数（E）、百分误差（Pe）等统计参量进行检验。【结果】Van Bemmelen转换系数（0.58）不适合该研究区（R2=0.62,E=0.51、Pe=-31.16%）,SOC-SOD转换系数应该为0.455（R2=0.85,E=0.86、Pe=-3.0%）,不同深度SOC-SOD转换系数并不相同,随土壤深度的增加迅速降低;其他地区构建的BD-SOM（SOC）回归模型不能直接应用于该区域,BD-SOM模型参数优化后可应用于该区域;BD-SOC模型参数优化后,对数多项式模型可以用于该区域。【结论】BD-SOM回归模型模拟值优于BD-SOC模型,建议使用BD-SOM回归模型进行土壤数据库完善。其中效率最高、误差最小的模型为Federer有机密度模型（R2=0.75,E=0.81,Pe=5.4%）,可以在该地区推广应用。
Bibliography:TIAN Yaowu;HUANG Zhilin;XIAO Wenfa;WANG Ning;LIU Jing （1 College of Forestry, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China; 2 Key Laboratory of Forest Ecology and Environment State Forestry Administration/Research Institute of Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China）
44-1110/S
Three Gorges Reservoir area; forest soil; organic carbon; organic matter; bulk density; regression model
Objective】To establish regression models of soil organic carbon,organic matter and bulk density for forest soils and improve the regional soil attribute database in Lanlingxi watershed,Three Gorges Reservoir area.【Method】Using forest soil survey data of this watershed,the conversion factor for soil organic matter（ SOM） to soil organic carbon（ SOC） was established,and the regression models linking soil bulk density（ BD） and SOM（ SOC） content were built. The whole evaluation consisted of determining the coefficient of determination（ R2）,Nash-Sutcliffe coefficient
ISSN:1001-411X
DOI:10.7671/j.issn.1001-411X.2016.01.015