aes 应用和环境土壤学 1687 - 7675 1687 - 7667 Hindawi出版公司 267378年 10.1155 / 2009/267378 267378年 研究文章 小规模的空间变异性明显在稻田导电性 Aimrun W。 1 阿明 M . s . M。 1、2 Ezrin m . H。 1 Nayak Amaresh K。 1 智能农业技术实验室 先进技术研究院 马来西亚Putra大学 公司芬欧汇川集团43400 Serdang,雪兰莪州 马来西亚 iat.co.ke 2 生物和农业工程学院 工学院 马来西亚Putra大学 公司芬欧汇川集团43400 Serdang,雪兰莪州 马来西亚 upm.edu.my 2009年 11 06 2009年 2009年 19 03 2009年 29日 05年 2009年 2009年 版权©2009 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

快速变化的描述区域管理实践的重要组成部分。精确农业只需要补足营养缺乏的土壤达到最高产量最少的输入。明显的土壤电导率( 电子商务 一个 传感器是一个有用的工具对比映射确定地区的土壤属性。在淡的土壤, 电子商务 一个 是一个测量代替土壤质地。它直接关系到持水量和阳离子交换量(CEC),这是生产力的关键因素。这个传感器测量 电子商务 一个 跨领域迅速并给出详细的土壤特性与几个运营商(一秒钟间隔)。因此,密集抽样是可行的,因此高分辨率 电子商务 一个 地图可以生产。本研究旨在描述土壤的变化 电子商务 一个 在马来西亚稻田的空间和季节性变化。这项研究是由块C, Sawah Sempadan,雪兰莪州,马来西亚,三个连续的季节。土壤 电子商务 一个 收集后收获的时期。结果表明,深 电子商务 一个 可视化模式前河路线清晰连续线(约45米宽)的北部和中部地区的研究领域。较高的勘探表明不同地图对比比现有的土系研究区域地图。测试表明,季节性变化 电子商务 一个 雨季期间收购(1月12月收获后收集)具有最高的价值相对于另一个季节。

 1。介绍

在稻田土壤变化很容易被识别的空间变异性和季节性变化领域内土壤化学和物理性质是不可避免的。快速变化的描述区域管理实践的重要组成部分。精确农业只需要补足营养缺乏的土壤达到最高产量最少的输入。人工土壤采样和随之而来的实验室分析是昂贵的,劳动密集型的,需要很长时间。频繁的使用明显的导电性(E C 一个 )传感器可以取代传统的方式,以更有效的方式获取数据。

由于研究区种植水稻的农民一年两季,它会导致延迟行动为即将到来的赛季,不会满足精准农业的概念。因此,土壤养分变化需要快速测量和监控。为了克服这些问题,介绍了传感器设备被称为VerisEC传感器。这个设备可以快速测量E C 一个 和确切知道位置。E的关系 C 一个 在作物生产变化引起的土壤差异已报告了作者( 1- - - - - - 4]。快速空间测量体积E C 一个 可以使用非接触电磁感应传感器完成( 5, 6滚动coulter等)或直接接触传感器直接测量电阻( 7, 8]。一般来说,E C 一个 可以受到许多不同的土壤性质的影响,包括粘土含量和土壤含水量( 9, 10]。根据摩尔和特 11),他们发现,E C 一个 措施质地,营养,和作物产量见他们的研究结果。他们描述土壤E C 一个 使用400平方英尺的网状细胞表面地图。他们发现,最高的电导率测量的射程以内部分图相当精确的描述了这个地区密集的粘土。土壤质地影响所需的化肥生产最佳作物产量。表面地图可以用作肥料处方图输入基于土壤质地。在另一项研究中,土壤样本取自八个具体的电导率区域和分析土壤质地和有机质。有非常高的导电性与粘土含量之间的相关性( r = 0.99 )和电导率与有机质之间( r = 0.99 )。如前所述,类似信息稻田土壤在潮湿的热带是受限的。本研究旨在描述土壤的可变性E C 一个 在马来西亚稻田的空间和季节性变化。

 2。方法

本研究使用了一个活跃的E C 一个 传感器生产E C 一个 地图的数据可以通过这个soil-to-instrument接触装置,允许快速土壤E C 一个 测量不需要永久埋探测器。这项研究是在块稻田进行C, Sawah Sempadan,海岬珊瑚礁,雪兰莪州,马来西亚。研究网站118地块占地145公顷,平均情节的大小约1.2公顷(图 1)。E C 一个 数据采集是三个连续的季节。第一季土壤样本收集2003年6月2日到20日,恰逢2003年收获的淡季后,第二季样本收集2004年1月16日2003年12月3日与收获后的主要季节为2003。第三季样本收集2004年6月9日到18日(淡季2004)。

图块的采样点土壤化学和物理C。

3100年真实传感器车被拖过每个字段后面一辆拖拉机在一系列平行间隔约15米的横断面。情节是60米,长度是宽度200米。仪器校准,数据收集前按照制造商的说明书,通过检查每个字段使用欧姆计小2欧姆的电阻。3100有三个对真实coulter-electrodes确定土壤E C 一个 。库尔特穿透土壤表面成6厘米的深度。一对电极电流排放到土壤,而另两双检测发射电流的减少由于其传输通过土壤(阻力)。的深度测量基于coulter-electrodes的间距。副中心,位于最靠近发射(参考)coulter-electrodes集成电阻之间的0到30厘米深处(浅),尽管外界对集成在0和90厘米(深度)之间。真实的输出数据记录器是电阻导电率的转换(1 /阻力=电导率)。差分全球定位系统(DGPS)特林布尔AgGPS132(美国加州森尼维尔市美国天宝导航有限公司)与分表准确性被用来georeference E C 一个 测量。这个微分校正过程自动完成实时的基础上通过使用可用的灯塔车站Lumut (4 15.07° 5 ′ ′ 39.63 N, 100° 8 ′ ′ E),霹雳州,马来西亚(传输频率是298.00 kHz)。真实数据记录器记录纬度、经度和浅和深E C 一个 数据(女士 米 - - - - - - 1 )在1 s间隔一个ASCII文本格式。欧共体记录器是可用的日志只有当DGPS信号。的位置的纬度和经度(WGS84)被转换为马来西亚纠正斜正形(RSO)使用GPS探路者办公室2.90。

E C 一个 ASCII格式的数据是通过软盘转移到一个可用的地理空间和GIS软件如GS +版本5.1和8.3 ArcGIS空间分析扩展为了生成一个E C 一个 地图通过克里格技术。GS +被用来生成变差函数和选择最好的模型用于空间插值(克里格)。

统计分析系统8 e (SAS)是用来确定基本的统计描述。均值的显著性检验是确定类之间和季节通过邓肯的多个测试范围(DMRT)在SAS PROC的漠视。

 3所示。结果与讨论 3.1。土壤空间变异性E < inline-formula > < mml:数学xmlns: mml = " http://www.w3.org/1998/Math/MathML " id = " M31 " > < mml: mrow > < mml: msub > < mml: mrow > < mml:多行文字> C < / mml:多行文字> < / mml: mrow > < mml: mrow > < mml:多行文字> < / mml:多行文字> < / mml: mrow > < / mml: msub > < / mml: mrow > < / mml:数学> < / inline-formula >

本研究的目的是E的可变性 C 一个 在研究区在当地的空间变异性特征。由于标准的分类没有想象多变化,然后大部分的数据点落在一个类。因此,智能分位数的分类技术,通过引入ArcGIS软件,被选中。这是基于自然分组的数据值。它确定了破发点寻找分组和数据固有的模式。的特性分为类边界设置有较大跳跃的数据值。相等的时间间隔和分位数之间这是一个妥协的方法,与unequal-sized间隔,如在极端分位数,通常会有点大,但与其说与分位数法,所以还有一个极端类值的数量减少。这个选项之间试图找到平衡强调中间值的变化和极端值( 12]。本研究决定区面积为5可管理的区域分类通过智能分位数法调整为一个数字类的价值基于three-season数据范围。他们是小于20,20到30,30到40、40到50和超过50 mS 米 - - - - - - 1 浅E C 一个 。深E C 一个 ,他们不到40岁,40 - 60岁,60到80年,80年到100年,超过100毫秒 米 - - - - - - 1 。这是生产一致性范围在研究季节作为参考和简化的比较。

浅的新分类结果E C 一个 前水的外观显示路线(从前,他们的河流),但是他们仍然模糊(图 2)。然而,前面的分类方法无法证明。大部分地区被类2和3为所有占领的季节50多公顷(34.50%)除了在第一季3班。类1占据的面积32.56(22.49%),14.66(10.13%),和14.25公顷(9.84%)对于季节1,2和3,分别。这表明低浅的区域E C 一个 ( < 20.00毫秒 米 - - - - - - 1 )小于总面积的23%。类5超过50微秒 米 - - - - - - 1 占据最小的面积(少于6%)(表为所有季节 1)。

总结kriged浅E C 一个 地图的三个赛季分类智能分位数。

类 数 区域 最小值 马克斯 范围 意思是* 标准偏差。
第一季 (公顷) dS 米 - - - - - - 1
1 7586年 32.56 (22.49%) 1.68 20.00 18.32 14.92 e 4.02
2 12562年 53.92 (37.25%) 20.00 30.00 10.00 25.04 d 2.82
3 8841年 37.95 (26.21%) 30.00 40.00 10.00 34.48摄氏度 2.86
4 3421年 14.68 (10.14%) 40.00 50.00 10.00 44.07 b 2.79
5 1318年 5.66 (3.91%) 50.00 91.17 41.16 57.49 7.17
第2季
1 3415年 14.66 (10.13%) 2.56 20.00 17.44 16.55 e 2.98
2 12292年 52.76 (36.45%) 20.00 30.00 10.00 25.43 d 2.80
3 11702年 50.23 (34.70%) 30.00 40.00 10.00 34.57摄氏度 2.86
4 4529年 19.44 (13.43%) 40.00 50.00 9.99 44.07 b 2.78
5 1789年 7.68 (5.30%) 50.01 112.29 62.27 57.80 8.18
第三季
1 3319年 14.25 (9.84%) 4.94 20.00 15.06 17.16 e 2.35
2 12240年 52.54 (36.29%) 20.00 30.00 10.00 25.49 d 2.81
3 12167年 52.22 (36.07%) 30.00 40.00 10.00 34.51摄氏度 2.81
4 4675年 20.07 (13.86%) 40.00 49.99 9.99 43.88 b 2.75
5 1327年 5.70 (3.93%) 50.01 141.31 91.30 55.76 6.99
总面积 144.77

*在列平均值显著 α = 0.05 DMRT。

Kriged地图浅E C 一个 (女士 米 - - - - - - 1 )通过智能分位数分类(一)第一季,第二季(b),和(c)第三季。

新的分类方法应该合理的的力量。分类方法的强度可以说明了密实度和隔离 13, 14]。紧性是指低类内方差或一个类中的所有对象非常相似。隔离是指高类或类内的对象之间的距离都是不同的对象在所有其他类。本研究选择分组测试的统计方法,如DMRT和LSD识别类的隔离他们的平均值应显著不同。

平均值在每个类的标记字母表示显著性差异( P < 。 001年 )显示之间的隔离类分类时调整智能分位点的方法。标准差,特别是类2、3和4,表示分类方法的密实度,标准差低,只有类1和5有更高的标准偏差由于无限类中的值。因此,该调整智能分位数分类方法是接受由于其分类的力量。

深E C 一个 地图的分类根据调整智能分位数法可视化前水路线清晰。深的新分类E C 一个 被确认为小于40岁,40 - 60岁,60到80,80,100和100多名女士吗 米 - - - - - - 1 。前水路线,深E C 一个 很低(1级)有明确的形状的宽度约45米。他们发现在东北地区作为一个短的距离和另一个交叉研究领域从东到西。低深E C 一个 还发现在周围的边缘前水路线。大部分的高E C 一个 分布在南部和中部东部的深点的颜色说明了5类。这个样子前水路线发现表明深E在所有季节 C 一个 是一个很好的指标来描述同期变化模式(图 3)。大部分的深E C 一个 值下降到3班(超过总面积的20.00%),第4类和类5(表 2)。类1 ( < 40毫秒 米 - - - - - - 1 )被发现在小面积小于总面积的12%所有的季节。第2季深E最低的最小的区域 C 一个 。这表明大部分地区都高( > 40毫秒 米 - - - - - - 1 ) C 一个 值在地下一层。

总结kriged深E C 一个 地图的三个赛季分类智能分位数。

类 数 区域 最小值 马克斯 范围 意思是* 标准偏差。
第一季 (公顷) 女士 米 - - - - - - 1
1 4176年 17.92 (12.38%) 0.89 40.00 39.11 26.11 e 10.59
2 6375年 27.36 (18.90%) 40.00 60.00 20.00 50.84 d 5.75
3 9035年 38.78 (26.79%) 60.00 80.00 20.00 70.04摄氏度 5.73
4 7469年 32.06 (22.14%) 80.00 100.00 19.99 89.54 b 5.75
5 6673年 28.64 (19.78%) 100.00 166.02 66.02 113.75 10.25
第2季
1 1528年 6.56 (4.53%) 15.44 40.00 24.56 32.04 e 6.17
2 5366年 23.03 (15.91%) 40.00 59.99 19.99 51.28 d 5.65
3 7640年 32.79 (22.65%) 60.00 80.00 19.99 70.05摄氏度 5.68
4 6702年 28.77 (19.87%) 80.01 100.00 19.99 89.50 b 5.73
5 12492年 53.62 (37.04%) 100.00 278.44 178.44 129.33 22.22
第三季
1 2007年 8.61 (5.95%) 8.50 40.00 31.50 31.44 e 6.67
2 6350年 27.26 (18.83%) 40.01 60.00 19.99 50.87 d 5.71
3 8924年 38.30 (26.46%) 60.01 80.00 19.99 70.22摄氏度 5.64
4 7729年 33.18 (22.92%) 80.00 99.99 19.99 89.45 b 5.76
5 8718年 37.42 (25.85%) 100.00 208.41 108.41 116.93 11.76
总面积 144.77

*在列平均值显著 α = 0.05 DMRT。

Kriged地图深E C 一个 (女士 米 - - - - - - 1 通过智能分位数)分类:(一)第一季,(b)第2季,第三季(c), (d)土系列地图。

细胞计数的光栅显示由每个类所占领的地区。深E的均值之间的显著差异 C 一个 值在95%置信水平( α = 0.05 )表示分类的隔离,而低方差(标准偏差),除了类1和5广泛,表示密实度。因此,分类方法的有效性。

浅和深E C 一个 地图显示土系列地图的区别。这是因为不同的抽样规模,土壤E C 一个 更密集采样点详细的土壤调查地图相比,在约200网格。根据Aimrun et al。 15E),深 C 一个 区可以描述水稻产量和土壤K低深E C 一个 区域有很大的低产量和显著高K测试时LSD在5%的水平。

 3.2。季节性变化的土壤E < inline-formula > < mml:数学xmlns: mml = " http://www.w3.org/1998/Math/MathML " id = " M73 " > < mml: mrow > < mml: msub > < mml: mrow > < mml:多行文字> C < / mml:多行文字> < / mml: mrow > < mml: mrow > < mml:多行文字> < / mml:多行文字> < / mml: mrow > < / mml: msub > < / mml: mrow > < / mml:数学> < / inline-formula >

意思是浅和深E C 一个 值同样改变了从一个季节到另一个季节(相同范围的c, a, b)。第2季平均值最高明显浅和深E C 一个 季相比(表1和3 3)。季节1和3的时期是在第一次种植的(1月到5月)和E C 一个 数据在6月收购。的相似性意味着浅和深E C 一个 一个赛季表示强烈的浅层和深层价值之间的关系。另一方面,在一个赛季高意味着浅E C 一个 价值,意味着深E C 一个 价值也很高,即使人口数量是不同的。最高的E C 一个 值在第2季发现是由于该领域的高含水量(饱和点以上)由12月大雨引起的。

EC的均值一个季节1、2和3。

土壤特性 第一季 第2季 第三季
女士 米 - - - - - - 1
浅E C 一个 28.71摄氏度( n = 93884年 ) (32.17 n = 65618年 ) 31.46 b ( n = 63578年 )
深E C 一个 72.53摄氏度( n = 85811年 ) (92.59 n = 65667年 ) 80.44 b ( n = 63571年 )

意味着在一行并不重要,其次是相同的字母 α = 0.05 DMRT水平。

 4所示。结论

土壤特性的空间变异性研究季节是不同的,但浅和深E C 一个 保留他们的模式即使意味着值是不同的。深E C 一个 显示的模式前河路线清晰连续线(约45米宽)北部和中部地区的研究领域。大部分的高E C 一个 水平被发现在南部和中部地区。所有的三个赛季显示地图的模式保留相同的形状(明确前水流路径在低E C 一个 区和高区E C 一个 )。较高的勘探表明不同地图对比比现有的土系研究区域地图。它显示非常详细(如收集每一米)土壤区划图可以更快地生产和划定使用土壤E C 一个 传感器在submetre网格(小于1米)收集在每一秒的时间间隔。季节性变化测试表明,E C 一个 雨季期间收购(1月12月收获后收集)具有最高的价值相对于另一个季节。研究的意义的研究问题是土壤E C 一个 地图可以作为补充土壤系列地图。传统做法,土系被用来描述场的土壤条件。到目前为止,E C 一个 地图可以产生更密集,更快、更低的成本和更少的劳动,因此,E C 一个 地图可以替代的方法来描述字段条件。

 确认

合作从宏观、DOA,狂欢节,IADA承认。智能农业实验室所有人员的帮助下,ITMA,生物与农业工程学院,工学院芬欧蓝是高度赞赏。特别感谢教授穆罕默德Sapuan Salit回顾这个手稿,并给予好评。

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