一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法，包括以下操作步骤：(1)获得待测地区的气象台编号，获得逐日历史气象数据；(2)使用标准气象台的标准数据作为模型的初始数据，得到预测土壤全氮含量的模型如下：

【技术实现步骤摘要】
一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法
本专利技术属于土壤有效钾含量预测
，具体涉及一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法。
技术介绍
土壤钾是植物的主要营养元素，能够促进光合作用，而且有助于作物的抗逆性，同时也是土壤中常因供应不足而影响作物产量的要素之一。土壤中全钾的含量是重要的作物产量影响指标，是指导农业科学施肥的重要依据。土壤速效钾是衡量土壤对农作物供应钾素能力的重要指标，钾含量的高低会干扰生物圈物质的正常循环过程，进而影响生态环境安全。粘土矿物或土壤在严格控制的实验室条件下，应用化学试剂或电磁场连续提取含钾矿物或土壤中可释放的钾素,从而获得供试样品的钾素动力学参数，为评价土壤的供钾特性和供钾能力提供科学依据。但这种研究方法不能反映土壤钾素释放的真实情况，动力学参数与作物生长发育的相关性也有待于进一步探讨。由于土壤系统的复杂性，采用什么方法来研究钾的动力学，以确定钾的释放速率指标，仍有待于未来的进一步研究。原生矿物对土壤光谱具有一定影响，而钾元素主要以矿物态的形式存在于土壤中，因此可利用高光谱数据反演土壤钾含量。现有技术已运用高光谱技术定量反演土壤钾含量，如以山东省德州市齐河县为试验区，得出土壤速效钾的敏感波段是1323、1730、2258、2375nm；以内蒙古额济纳区域和甘肃疏勒河区域为研究区域，得出了土壤钾含量高光谱反射光谱波段吸收特征，并利用偏最小二乘法进行了反演研究。而影响土壤反射光谱特征的因素较多，如铁、全氮、磷、有机质等化学指标，仅仅考虑全钾、速效钾含量影响所建立的反演模型预测能力还受到一定的限制。一些研究表明，结合精细的空间分辨率光谱指数可以提高土壤预测模型的预测精度，然而，越来越多的研究得出结论，更精细的空间分辨率环境变量可能并不总是需求侧管理的最佳选择，基于不同空间分辨率遥感影像的土壤总磷和总氮预测模型的精度没有显著差异。
技术实现思路
为了解决上述存在的问题，本专利技术提供一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法。本专利技术是通过以下技术方案实现的。一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法，包括以下操作步骤：(1)获得待测地区的气象台编号，获得逐日历史气象数据，所述历史气象数据包括年平均降水量、≥10℃年平均积温；(2)使用标准气象台的标准数据作为模型的初始数据，预测土壤全氮含量的模型如下：设：则：令：h＝K，则：其中，K为土壤速效钾含量，其单位为g·kg-1，α、β、γ、ε为常数，T为≥10℃年平均积温，其单位为℃，P为年平均降水量，其单位为mm，h为区域多年土壤速效钾常数，它就是水热条件综合影响下的一个常数。具体地，所述年平均降水量P采用以下方法得到：日降水量是指每日20时至次日20时，降水量的累加值，一年内所有日降水量的累加为年降水量，多年年降水量平均值为年平均降水量P。具体地，所述≥10℃年平均积温T采用以下方法得到：把当年大于或等于10℃持续期内的日平均温度累加起来得到的温度总和为年≥10℃积温，多年年≥10℃积温的平均值为≥10℃年平均积温T。由以上的技术方案可知，本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法，基于国家标准气象台站的历史数据，使用参数少，变量简单，模型预测简单、实用，为区域地块大数据模型的建立提供数据保障，模型预测精度高。具体实施方式下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法，包括以下操作步骤：(1)获得待测地区的气象台编号，获得逐日历史气象数据，所述历史气象数据包括年平均降水量、≥10℃年平均积温，所述年平均降水量P采用以下方法得到：日降水量是指每日20时至次日20时，降水量的累加值，一年内所有日降水量的累加为年降水量，多年年降水量平均值为年平均降水量P，所述≥10℃年平均积温T采用以下方法得到：把当年大于或等于10℃持续期内的日平均温度累加起来得到的温度总和为年≥10℃积温，多年年≥10℃积温的平均值为≥10℃年平均积温T；(2)使用标准气象台的标准数据作为模型的初始数据，得到预测土壤全氮含量的模型如下：设：则：令：h＝K，则：其中，K为土壤速效钾含量，其单位为g·kg-1，α、β、γ、ε为常数，T为≥10℃年平均积温，其单位为℃，P为年平均降水量，其单位为mm，h为区域多年土壤速效钾常数，它就是水热条件综合影响下的一个常数。验证性试验：表1中国东部沿海季风区土壤速效钾含量及气象数据应用SPSS15.0多元回归对以上数据进行验证后得出以下分析结果，见表2，计算出α为0.0097，β为0.2287，γ为335.1162，ε为0.8949，显著性相关。表2模型结果分析表3模型多元回归统计MultipleR0.9999RSquare0.9998AdjustedRSquare0.9998标准误差0.1263观测值790表4模型方差分析项目dfSSMSFSignificanceF回归分析3.000073678.283524559.42781540327.65940.0000残差786.000012.53220.0159总计789.000073690.8157通过表2和表3回归统计可知，R2＝0.9998(r＝0.9999)，标准误差为0.1263，P＜0.01极显著相关。通过表2可得，土壤速效钾预测模型的方程为：其中，K为土壤速效钾含量，其单位为g·kg-1，α、β、γ、ε为常数，T为≥10℃年平均积温，其单位为℃，P为年平均降水量，其单位为mm，h为区域多年土壤速效钾常数，它就是水热条件综合影响下的一个常数。以上所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法，其特征在于，包括以下操作步骤：/n(1)获得待测地区的气象台编号，获得逐日历史气象数据，所述历史气象数据包括年平均降水量、≥10℃年平均积温；/n(2)使用标准气象台的标准数据作为模型的初始数据，得到预测土壤全氮含量的模型如下：/n设：

【技术特征摘要】
1.一种基于水热条件预测土壤有效钾含量的方法，其特征在于，包括以下操作步骤：
(1)获得待测地区的气象台编号，获得逐日历史气象数据，所述历史气象数据包括年平均降水量、≥10℃年平均积温；
(2)使用标准气象台的标准数据作为模型的初始数据，得到预测土壤全氮含量的模型如下：
设：
则：
令：h＝K，
则：
其中，K为土壤速效钾含量，其单位为g·kg-1，α、β、γ、ε为常数，T为≥10℃年平均积温，其单位为℃，P为年平均降水量，其单位为mm，h为区域多年土壤速效钾常数，它就是水热条件综合影响下的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯彦林，刘书田，谢贤胜，王铄今，侯显达，贾书刚，赵戈，黄梅，陆伶，林珂宇，
申请(专利权)人：南宁师范大学，
类型：发明
国别省市：广西;45