2.6。指标得分函数土壤和地形指标不同的计量单位和尺度,虽然是一个需要归一化变换的土壤和地形指标测量值无单位得分从0到1的范围内(
15]。的得分指标提供相结合的能力和平均分数为单个值nonlimiting土壤相关的函数和过程(
74年)和捕捉信息,否则未被发现当只检查观测值(
75年]。线性和非线性得分函数被广泛用于质量指标评分(
15,
76年- - - - - -
78年]。
指标得分函数依赖于关键阈值的土壤属性值确定的上限(阈值)指标分数是最可取的水平(得分= 1),下限(低阈值)的指标得分是不可接受的水平,和基线值(最小目标阈值)的得分函数= 0.5上下目标阈值的土壤属性值(
79年- - - - - -
82年]。正常化的关键阈值指标(表值
1)确定基于土壤的测量值和质量指标,专家知识的自然生态系统评估区域,和指导之前的文献[
80年- - - - - -
90年]。
表1土壤质量得分函数(社保基金)和土壤和地形质量门槛值指标。
指示器
社保基金
阈值
B我t一个l我c>
O我t一个l我c>
l我t一个l我c>1年代ub>
U我t一个l我c>1年代ub>
年代我t一个l我c>
来源
l我t一个l我c>
U我t一个l我c>
沙子
社保基金<年代ub>5年代ub>
0
60
- - - - - -
35
30.
50
0.440
(
89年]
淤泥
社保基金<年代ub>3年代ub>
0
25
10
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
0.249
(
89年]
粘土
社保基金<年代ub>3年代ub>
0
30.
15
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
0.268
(
89年]
pH值
社保基金<年代ub>5年代ub>
4所示。5
9.5
- - - - - -
7.00
6.5
7.7
1.301
(
3,
75年,
83年,
84年,
90年,
96年,
97年]
电子商务<年代up>一个、b年代up>
社保基金<年代ub>5年代ub>
0.0
2
- - - - - -
1
0.25
1.75
2.234
(
84年,
90年,
96年,
97年]
OM<年代up>一个、b年代up>
社保基金<年代ub>3年代ub>
0.2
2
1
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
1.049
(
36,
86年,
96年- - - - - -
98年]
ESP
社保基金<年代ub>9年代ub>
2
15
5
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
2.50
(
15,
39,
66年,
99年- - - - - -
101年]
CEC<年代up>一个年代up>
社保基金<年代ub>3年代ub>
0
21
10.5
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
0.245
(
36,
82年,
89年,
96年,
102年,
103年]
CaCO<年代ub>3年代ub><年代up>b年代up>
社保基金<年代ub>9年代ub>
1
8
3
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
2.50
不,EO
足球俱乐部
社保基金<年代ub>3年代ub>
15
25
20.
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
−2.50
不,EO
AWHC<年代up>一个、b年代up>
社保基金<年代ub>3年代ub>
2
10
4
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
0.198
(
80年,
85年];不
双相障碍
社保基金<年代ub>9年代ub>
1.00
2。0
1.50
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
−2.62 -0.323
(
104年,
105年]
PD<年代up>b年代up>
社保基金<年代ub>9年代ub>
1.00
1.50
1。2
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
2.50
(
81年,
97年,
106年,
107年]
方案得到<年代up>一个年代up>
社保基金<年代ub>9年代ub>
2.00
4.00
3.00
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
2.50
不,EO
Rlf
社保基金<年代ub>9年代ub>
3
10
5
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
2.50
不,EO
双胞胎<年代up>b年代up>
社保基金<年代ub>9年代ub>
5
15
10
- - - - - -
- - - - - -
- - - - - -
2.50
不,EO
一个年代up>选择土壤和地形指标基于因子分析的最小数据集(MDS)。<年代up>b年代up>选择土壤和地形指标选择的专家意见基础上的自然生态系统。东北:自然生态系统,EO:专家意见。对社保基金<年代ub>3年代ub>:l,低阈值,或低于比分是0;B,基线,分数是0.5;U上阈值,或以上成绩是1.0。对社保基金<年代ub>5年代ub>:l,低阈值,或低于比分是0;l<年代ub>1年代ub>,较低的基线0.5钟形关系;啊,最佳水平,分数是1.0;U<年代ub>1年代ub>,上层基线0.5钟形关系;和U,上阈值,或以上的分数是0。对社保基金<年代ub>9年代ub>:l,低阈值,或低于比分是1;B,基线,分数是0.5;和U,上阈值,或以上的分数是0。年代,在基线斜率非线性评分功能。
土壤和地形指标数据集(TDS、MDS和EDS)得分通过将数据值使用线性和非线性得分技术如下所述。
<年代ec id="sec2.6.1">
2.6.1。线性得分函数 三个线性评分函数(lsf)识别和评估得分土壤和地形指标:Leibig线性得分函数(LLSF),类似的线性得分函数(HLSF)和Glover线性得分函数(GLSF)。
土壤和地形指标得分按照李比希得分函数(
77年)分成两个订单的土壤功能:升序越多越好,降序排列“越少越好。“升序”越多越好秩序,”指标的值除以最大指标的值,它等于1的分数(方程(
3))。降序排列的“越少越好”,最低指标价值除以指示器的指示值最小值等于1的分数(方程(
4))。
(3)米米l:米text>米ml:mtd>
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最小值米米l:米我>米米l:mrow>
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在哪里<我t一个l我c>
X我t一个l我c>值和指标<我t一个l我c>
X我t一个l我c>最小值年代ub>和<我t一个l我c>
X我t一个l我c>马克斯年代ub>每一个指标的最小和最大价值,分别。
使用一个类似的土壤和地形指标得分得分函数(
15,
24,
91年]。三种类型的类似的得分函数被用于标准化质量指标得分值介于0和1:得分函数(HLSF<年代ub>3年代ub>),反向计分函数(HLFS<年代ub>9年代ub>),得分函数(HLSF抛物线<年代ub>5年代ub>)[
73年,
76年,
79年- - - - - -
82年]。为升序HLSF“越强越好,”<年代ub>3年代ub>得分函数应用(方程(
5),“越少越好,”HLSF<年代ub>9年代ub>得分函数应用(方程(
7)),以及“最佳”,“越多越好”的指标得分值直到临界阈值,它被分配HLSF“越少越好,”<年代ub>5年代ub>得分函数应用(方程(
6))。
标准的评分函数(社保基金)定义如下:
(5)米米l:米text>米ml:mtd>
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0.1米米l:米n><米米l:米o>
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0.1米米l:米n><米米l:米o>
+米米l:米o><米米l:米text>
0.9米米l:米n><米米l:米text>
x米米l:米我><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米i>
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−米米l:米o><米米l:米i>
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≤米米l:米o><米米l:米i>
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≤米米l:米o><米米l:米i>
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1。0米米l:米n><米米l:米o>
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≥米米l:米o><米米l:米i>
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(6)米米l:米text>米ml:mtd>
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0.1米米l:米n><米米l:米o>
,米米l:米o>米米l:mrow>
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−米米l:米o><米米l:米text>
0.9米米l:米n><米米l:米text>
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−米米l:米o><米米l:米i>
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−米米l:米o><米米l:米i>
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,米米l:米o>米米l:mrow>
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<米米l:米o><米米l:米i>
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<米米l:米o><米米l:米i>
x米米l:米我><米米l:mo>
<米米l:米o><米米l:米年代ub>
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(7)米米l:米text>米ml:mtd>
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1。0米米l:米n><米米l:米o>
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l米米l:米我><米米l:mo>
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1米米l:米n><米米l:米o>
−米米l:米o><米米l:米text>
0.9米米l:米n><米米l:米text>
x米米l:米我><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米i>
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−米米l:米o><米米l:米i>
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l米米l:米我><米米l:mo>
≤米米l:米o><米米l:米i>
x米米l:米我><米米l:mo>
≤米米l:米o><米米l:米i>
U米米l:米我><米米l:mo>
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0.1米米l:米n><米米l:米o>
,米米l:米o>米米l:mrow>
x米米l:米我><米米l:mo>
≥米米l:米o><米米l:米i>
U米米l:米我><米米l:mo>
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在哪里<我t一个l我c>
f我t一个l我c>(<我t一个l我c>
x我t一个l我c>)是得分函数和<我t一个l我c>
x我t一个l我c>土壤属性值。对社保基金<年代ub>3年代ub>:<我t一个l我c>
l我t一个l我c>——低阈值和<我t一个l我c>
U我t一个l我c>上的阈值。对社保基金<年代ub>5年代ub>:<我t一个l我c>
l我t一个l我c>——低阈值和<我t一个l我c>
l我t一个l我c>1年代ub>-低基线0.5钟形的关系;<我t一个l我c>
U我t一个l我c>1年代ub>- - - - - -- - - - - -上基线是0.5钟形关系;和<我t一个l我c>
U我t一个l我c>上的阈值。对社保基金<年代ub>9年代ub>:<我t一个l我c>
l我t一个l我c>——低阈值和<我t一个l我c>
U我t一个l我c>上的阈值。
土壤和地形指标得分使用Glover线性得分函数(
82年,
87年,
88年]。质量指标是得分为两个订单的土壤功能:升序越多越好,降序排列“越少越好。“升序”越多越好秩序,“方程(
8)是用于得分,降序”越少越好,”方程(
9),而值上下阈值外,指标得分为零。两者的结合“越多越好”和“越少越好”是用于“最优更好”土壤的功能。
(8)米米l:米text>米ml:mtd>
GLSF米米l:米text><米米l:mfenced open="(" close=")" separators="|">
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−米米l:米o><米米l:米i>
年代米米l:米我>米米l:mrow>
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(9)米米l:米text>米ml:mtd>
GLSF米米l:米text><米米l:mfenced open="(" close=")" separators="|">
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1米米l:米n><米米l:米o>
−米米l:米o><米米l:米frac>
x米米l:米我><米米l:mo>
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年代米米l:米我>米米l:mrow>
t米米l:米我><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米i>
年代米米l:米我>米米l:mrow>
,米米l:米o>米米l:mtd>
在哪里<我t一个l我c>
Y我t一个l我c>
米我t一个l我c> 的线性分数“越多越好”,<我t一个l我c>
Y我t一个l我c>
l我t一个l我c> 是”的线性分数越少越好。”<我t一个l我c>
x我t一个l我c>指标的值,<我t一个l我c>
年代我t一个l我c>和<我t一个l我c>
t我t一个l我c>上下阈值。
年代ec>
2.6.2。非线性得分函数(NLSF)两个非线性得分函数(NLSFs)识别和评估得分土壤和地形指标:乙状结肠非线性得分函数(SNLSF)和Glover非线性得分函数(GNLSF)。
土壤和地形指标得分,并且采用乙状结肠非线性计分函数(
88年,
92年,
93年]。乙状结肠函数用于指标得分是物流非线性曲线方程(方程(
10)),它的特点是作为一个“s”型曲线(
94年]。乙状结肠函数的分数在0和1之间。
(10)米米l:米text>米ml:mtd>
SNSLF米米l:米text><米米l:mfenced open="(" close=")" separators="|">
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在哪里<我t一个l我c>
Y我t一个l我c>是非线性指标的得分值,<我t一个l我c>
一个我t一个l我c>是最大的分数,<我t一个l我c>
x我t一个l我c>指标的值,<我t一个l我c>
x我t一个l我c>
o我t一个l我c> 指标的平均值,<我t一个l我c>
b我t一个l我c>曲线的斜率。
土壤和地形指标得分使用Glover非线性得分函数(
82年,
87年,
88年(方程(
11))。GNLSF评分应用的三种类型:“越多越好”评分曲线积极的斜坡上,“越少越好”评分曲线斜率为负的,和“最优”的组合曲线定义的组合“越多越好”和“越少越好”是用于“最优更好”土壤功能(
81年,
82年,
95年]。
(11)米米l:米text>米ml:mtd>
GNSLF米米l:米text><米米l:mfenced open="(" close=")" separators="|">
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一个米米l:米我>米米l:mrow>
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在哪里<我t一个l我c>
Y我t一个l我c>是非线性指标的得分值,<我t一个l我c>
x我t一个l我c>指标的值,<我t一个l我c>
一个我t一个l我c>是指标的基线值分数= 0.5,然后呢<我t一个l我c>
b我t一个l我c>斜率是。
年代ec>
2.7。土壤质量指数发展三种土壤质量索引方法计算:添加剂土壤质量指数(SQI-A),加权加法土壤质量指数(SQI-W), Nemoro土壤质量指数(SQI-N)。土壤质量方法申请每个土壤质量指标数据集。
添加剂土壤质量指数(SQI-A),质量指标的得分是总结和除以数据集数量的指标(
15,
108年]。
(12)米米l:米text>米ml:mtd>
SQI米米l:米text><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米text>
一个米米l:米text><米米l:mo>
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∑米米l:米o><米米l:米row>
我米米l:米我><米米l:mo>
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年代米米l:米我>米米l:mrow>
我米米l:米我>米米l:mrow>
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,米米l:米o>米米l:mtd>
其中SQI-A是土壤质量指数,<我t一个l我c>
年代我t一个l我c>
我我t一个l我c> 是线性或非线性指标得分值,<我t一个l我c>
n我t一个l我c>是数据集的数量指标。
加权加法土壤质量指数(SQI-W),每一个指标的分数乘以指标体重和总结([
64年,
78年,
83年])。
(13)米米l:米text>米ml:mtd>
SQI米米l:米text><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米text>
W米米l:米text><米米l:mo>
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∑米米l:米o><米米l:米row>
我米米l:米我><米米l:mo>
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n米米l:米我>米米l:munderover>
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年代米米l:米我>米米l:mrow>
我米米l:米我>米米l:mrow>
,米米l:米o>米米l:mtd>
SQI-W加权加法土壤质量指数,<我t一个l我c>
W我t一个l我c>
我我t一个l我c> 指标权重,<我t一个l我c>
年代我t一个l我c>
我我t一个l我c> 是线性或非线性指标得分值,<我t一个l我c>
n我t一个l我c>是数据集的数量指标。
Ne米oro土壤质量指数(SQI-N)计算根据指标的最小和平均成绩(
108年- - - - - -
110年]。
(14)米米l:米text>米ml:mtd>
SQI米米l:米text><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米text>
N米米l:米text><米米l:mo>
=米米l:米o><米米l:米年代qrt>
年代米米l:米我><米米l:mrow>
iave米米l:米text>米ml:mrow>
2米米l:米n>米米l:msubsup>
+米米l:米o><米米l:米年代ubsup>
年代米米l:米我><米米l:mrow>
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2米米l:米n>米米l:msubsup>
2米米l:米n>米米l:mfrac>
×米米l:米o><米米l:米text>
n米米l:米我><米米l:mo>
−米米l:米o><米米l:米n>
1米米l:米n>米米l:mrow>
n米米l:米我>米米l:mfrac>
,米米l:米o>米米l:mtd>
其中SQI-N是土壤质量指数,<我t一个l我c>
年代我t一个l我c>iave年代ub>指标的得分平均,<我t一个l我c>
年代我t一个l我c>imin年代ub>是线性或非线性指标的得分最低,然后呢<我t一个l我c>
n我t一个l我c>是数据集的数量指标。
年代ec>
2.8。土壤质量等级分类每个土壤质量指数范围分为成绩通过应用詹金斯的自然分解优化方法(
111年]。詹金斯的方法是一个迭代的聚类方法确定的最佳聚类值减少到不同的类内方差类和类之间的最大化方差(
112年]。五个等级确定为每个土壤质量指数:很高(一级)、高(二级)、中度(三级)、低(IV级),和非常低的分数(ⅴ)。最适合植物生长为植物生长最严重。
年代ec>
2.9。土壤质量指数比较和敏感性直接比较分析土壤质量等级被用来评估指数的表现通过比较采样地点土壤质量指标的数量和指标组合有相同的土壤质量等级(
36,
96年,
108年]。土壤质量索引方法也被评估使用敏感性分析(
88年,
113年)通过计算最大和最小之间的比例土壤质量指数得分值为每个函数使用每个土壤和地形指标数据集选择方法。土壤质量索引方法更高的索引值的敏感性更可取,因为这是敏感的管理实践的困惑。同时,土壤质量指标之间的线性关系进行检测中的相关指标,和指标内的回归关系的方法。
年代ec>
2.10。土壤质量指数空间分布土壤质量指数等级的空间分布是由应用普通克里格(OK)插值技术。对于每个土壤质量指数,使用以下模型产生的变异函数模型参数:模型类型,窗台上,范围,最大和最小的邻居。11个模型类型(圆形、球形、tetraspherical五球,指数,高斯,理性的二次,孔效应,K-Bessel, J-Bessel,稳定)进行预测土壤质量指数的空间分布。预测模型的准确性是更重要的,因为它显示的空间格局的变化可以表示
114年]。最好的拟合变异函数模型的交叉验证与优化参数选择技术来获取插值精度高。交叉验证技术确保相同的概率是根据每个数据样本进行验证(
115年]。交叉验证技术的输出统计参数确定最好的和高度精确的预测模型映射土壤质量指数(
115年]。
年代ec>
2.11。统计分析土壤指标检查使用分位数范围异常值统计离群值(0.01,0.05,0.1和0.15)的概率更低的分位数。所有指标的常态检查使用直方图的Kolmogorov-Smirnov测试和外观检查。pH值、OM、BD和CEC数据日志转换,EC是逆转化,特别行政区,CCE, ESP平方根转化为减少分布的偏斜。土壤和地形指标之间的关系由皮尔森相关系数检验(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>)。巴特利特球形的测试是检查是否进行土壤和地形指标的相关矩阵是正交矩阵或发散显著单位矩阵和指标之间存在一定程度的冗余。Kaiser-Meyer-Olkin衡量抽样充足率(MSA)是表明是否进行因子分析可能是适当的和将获得不同的和可靠的因素或不合适。Bartlett的测试的结果,MSA将验证因素分析是否可以解释的结构数据,减少土壤和地形指标最小数据集。统计和多元分析使用JMP pro软件Windows [14
68年]。得分和索引进行使用Microsoft Excel软件,版本。2016年和地质统计学插值和映射使用ArcGIS 10.8桌面软件
116年]。
年代ec>
3所示。结果与讨论<年代ec id="sec3.1">
3.1。土壤和地形特征指标土壤和地形指标与土壤质量受到描述性分析(表
2)。分位数范围异常值的统计显示没有异常值存在于土壤和地形指标数据。采样地点的海拔范围−19和197之间平均海平面以上。沙子,Rlf Slp, CaCO<年代ub>3年代ub>和粘土指标显示,高数据分散,表明这些土壤指标的空间变异很大,而其他土壤和地形指标较低的弱空间变化数据分散。
表2描述性统计的土壤和地形指标。
指示器
的意思是
SE
最小值
问我t一个l我c>1年代ub>
中位数
问我t一个l我c>3年代ub>
马克斯
沙子
81.09
0.39
65.00
76.00
80.00
85.00
99.87
淤泥
6.16
0.17
0.09
5.00
7.54
10.00
17.79
粘土
8.51
0.28
0.04
8.00
12.00
15.00
26.00
pH值
7.38
0.02
7.00
7.16
7.24
7.50
8.20
电子商务
2.63
0.10
0.05
2.02
2.96
3.86
13.14
OM
0.22
0.01
0.01
0.14
0.21
0.37
1.50
ESP
6.43
0.16
1.00
4.51
6.92
9.98
13.46
CEC
2.13
0.10
0.02
1.46
2.32
3.16
11.71
碳酸钙垢
1.95
0.13
0.04
1.44
2.63
4.20
17.22
足球俱乐部
10.95
0.23
2.89
9.54
12.39
15.02
24.63
AWHC
5.40
0.06
2.86
4.89
5.60
6.35
8.61
双相障碍
1.59
0.00
1.41
1.59
1.61
1.62
1.63
PD
1.69
0.00
1.42
1.67
1.72
1.75
1.84
方案得到
5.90
0.22
0.54
4.09
6.32
9.89
24.11
Rlf
14.94
0.28
3.00
12.00
15.00
19.00
44.00
双胞胎
7.79
0.09
5.52
6.82
7.24
8.33
11.70
Kaiser-Meyer-Olkin衡量抽样的充分性
MSA
0.74
巴特利特球形的测试
约。卡方
16428.05
Df
120年
团体。
0.00
的意思是由几何平均数,SE是标准错误,最小值是最小值,最大值是最大值,<我t一个l我c>
问我t一个l我c>1年代ub>和<我t一个l我c>
问我t一个l我c>3年代ub>分别是低级和高级质量。
土壤理化指标的相关分析和地形指标显示,136年35岁有显著相关土壤和地形指标相关性对的显著水平<我nl我ne-formula>
p米米l:米我><米米l:mo>
<米米l:米o><米米l:米n>
0.05米米l:米n>米米l:math>
(表
3)。之间的正相关性最高的是土壤粘粒含量对土壤田间持水量、土壤持水量,存储密度的相关系数大于0.90。同时,土壤田间持水量显示高正相关系数(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>> 0.95)与可用的持水量和土壤包装密度(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>> 0.94)。最高的砂和粘土之间得到了负相关系数(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>> 0.93),土壤田间持水量(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>> 0.96),可用的持水量(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>> 0.99)和土壤包装密度(<我t一个l我c>
r我t一个l我c>> 0.93)。也指出,土壤有机质(OM)指标适度积极的关系与CEC(0.45)和一个温和的负面关系BD(−0.54),而与土壤盐度指标没有显著关系(EC)。
表3相关矩阵的测量土壤和地形属性(<我t一个l我c>
n我t一个l我c>= 397)。
沙子
淤泥
粘土
pH值
电子商务
OM
ESP
CEC
CaCO<年代ub>3年代ub>
足球俱乐部
AWHC
双相障碍
PD
方案得到
Rlf
沙子
1.00
淤泥
−0.79
1.00
粘土
−0.93
0.51
1.00
pH值
0.70
−0.44
−0.72
1.00
电子商务
−0.18
0.13
0.18
−0.27
1.00
OM
0.08
−0.09
−0.06
0.31
−0.03
1.00
ESP
−0.05
0.00
0.06
−0.21
0.35
−0.20
1.00
CEC
−0.04
0.03
0.04
0.27
0.02
0.45
−0.08
1.00
碳酸钙垢
0.07
−0.05
−0.06
0.11
−0.04
0.15
−0.07
0.49
1.00
足球俱乐部
−0.96
0.59
0.99
−0.69
0.18
0.01
0.03
0.07
−0.06
1.00
AWHC
−0.99
0.80
0.91
−0.64
0.18
0.02
0.00
0.09
−0.06
0.95
1.00
双相障碍
−0.83
0.59
0.81
−0.78
0.16
−0.54
0.17
−0.16
−0.10
0.78
0.74
1.00
PD
−0.93
0.57
0.96
−0.79
0.18
−0.31
0.12
−0.06
−0.09
0.94
0.87
0.94
1.00
方案得到
0.03
−0.04
−0.02
0.04
0.00
−0.01
−0.06
−0.03
−0.01
−0.02
−0.03
−0.03
−0.03
1.00
Rlf
0.04
−0.01
−0.04
0.10
−0.02
0.08
−0.11
0.08
0.06
−0.03
−0.02
−0.09
−0.06
0.51
1.00
双胞胎
0.06
−0.13
−0.01
0.00
0.06
−0.13
0.09
−0.14
−0.12
−0.03
−0.08
0.04
0.02
−0.14
−0.04
EC,导电性(dS m<年代up>1年代up>);SOM,土壤有机质(%);交换性钠ESP,百分比(%);CEC、阳离子交换量(cmol公斤<年代up>1年代up>);CaCO<年代ub>3年代ub>、钙碳酸盐含量(%);FC,田间持水量含水量(%);AWHC,可用持水量(%);BD,土壤容重;包装PD、土壤密度;二、坡度(%);Rlf,救援(m)、双胞胎、地形湿度指数。
巴特利特球形的试验表明,土壤和地形指标相关系数显著不同身份相关矩阵(< 0.05)和指标并不完全不相关的。Kaiser-Meyer-Olkin测量采样充分性(MSA)透露,MSA值大于0.6和可以接受的。这MSA的结果表明,有一个比例的方差在土壤和地形指标可能造成的潜在因素。Kaiser-Meyer-Olkin和Bartlett的测试表明,有一个高的空间数据简化与因子分析指标的数据结构可以解释的模式。
年代ec>
3.2。最小数据集的指标 分析土壤和地形指标显示之间的关系中有指出冗余和共线性指标和需要建立一个最小数据集土壤质量评价的过程中通过消除一些指标进行因子分析。
因子分析的结果对土壤和地形指标标准化值显示,前五因素占78.76%的指标变化特征值大于1(表
4)。因此,前五个因素分析是保留和其他因素特征值小于1被排除在外的指标可以解释的方差比那些排除因素(
117年]。
表4特征值,通过因子分析说明和累积方差比例使用标准化的土壤和地形指标数据的相关矩阵。
因素
特征值
区别
比例
累积
1
6.72
6.55
40.94
40.94
2
2.09
1.65
10.34
51.28
3
1.52
1.53
9.58
60.86
4
1.28
1.45
9.08
69.94
5
1.00
1.41
8.82
78.76
保留因素解释了超过97%的方差的沙子和AWHC指标(表
5);91%以上为PD, FC、BD和粘土指标;OM超过71%,碳酸钙,Slp, CEC, pH值,Rlf, EC指标;并为ESP和淤泥指标超过55%。双胞胎指标最重要的指标是由于最低公因子方差估计方差(少于28%)较高的公因子方差估计获得更低的偏好。
表5使用方差极大旋转和比例的方差集体性估计土壤和地形指标每个保留的因素。
指示器
因子1
因子2
因子3
因子4
因素5
公因子方差估计
沙子
−0.99
−0.02
0.01
−0.01
−0.03
0.99
淤泥
0.74
0.02
0.00
0.05
−0.05
0.55
粘土
0.95
0.01
−0.01
−0.01
0.07
0.91
pH值
−0.74
0.35
0.04
0.10
−0.22
0.74
电子商务
0.17
0.13
0.05
−0.07
0.81
0.71
OM
−0.09
0.92
0.03
0.09
−0.08
0.87
ESP
0.00
−0.23
−0.09
−0.02
0.79
0.68
CEC
0.03
0.55
−0.03
0.67
0.07
0.75
碳酸钙垢
-0.08
0.03
−0.05
0.88
0.04
0.78
足球俱乐部
0.97
0.09
−0.01
-0.01
0.05
0.96
AWHC
0.98
0.13
0.00
0.02
0.00
0.97
双相障碍
0.85
−0.47
-0.04
0.00
0.10
0.95
PD
0.95
−0.23
−0.02
−0.01
0.09
0.96
方案得到
−0.02
−0.07
0.88
0.02
−0.02
0.78
Rlf
−0.03
0.09
0.85
0.06
−0.02
0.73
双胞胎
−0.07
0.01
−0.17
−0.45
0.21
0.28
代表土壤和地形对土壤质量指标是基于与保留的关系因素的特征值是标准大小(表解释
5)。在第一因子、八个质量指标因子载荷超过0.7沙子,淤泥,粘土、pH值、FC, AWHC, BD和PD。在第二个因素,只有高重量的OM指标变量的变异占0.92。在第三个因素,得到和rlf指标的因子载荷超过0.85。CEC和CaCO<年代ub>3年代ub>在第四个因素指标超过0.67。第五个因素只包含EC和ESP指标因子载荷超过0.79。土壤和地形质量指标分组,根据标准分为五组(表
6)。
表6包括土壤和地形指标最小数据集的代表性指标。
集团
指示器
向量范数
确定系数
标准正态变换
指标的值
包括
归一化植被指数
海拔高度
规范
归一化植被指数
海拔高度
1
沙子
2.57
0.18
0.14
1.00
0.80
1.00
2.80
没有
1
淤泥
1.91
0.10
0.10
0.74
0.43
0.74
1.91
没有
1
粘土
2.47
0.17
0.11
0.96
0.74
0.96
2.66
没有
1
pH值
2.01
0.02
0.01
0.78
0.11
0.78
1.67
没有
1
足球俱乐部
2.52
0.20
0.14
0.98
0.90
0.98
2.86
没有
1
AWHC
2.54
0.23
0.17
0.99
1.00
0.99
2.97
是的
1
双相障碍
2.30
0.02
0.02
0.89
0.09
0.89
1.87
没有
1
PD
2.48
0.09
0.07
0.96
0.39
0.96
2.32
没有
2
OM
1.36
0.09
0.02
0.53
0.38
0.53
1.43
是的
3
方案得到
1.09
0.00
0.01
0.42
0.02
0.42
0.86
是的
3
Rlf
1.06
0.00
0.01
0.41
0.01
0.41
0.83
没有
4
CEC
1.10
0.00
0.01
0.43
0.02
0.43
0.87
是的
4
碳酸钙垢
1.02
0.00
0.00
0.40
0.01
0.40
0.80
没有
5
电子商务
0.95
0.01
0.00
0.37
0.03
0.37
0.77
是的
5
ESP
0.86
0.01
0.06
0.33
0.02
0.33
0.69
没有
第一个因素解释了大约41%的总方差高积极从AWHC载荷,FC,粘土,PD, BD指标(> 0.85)和高负面装载沙子指示器(−0.99)。中积极载荷从淤泥(0.74)和消极的加载pH值(−0.74)指标。之间的显著相关性系数砂、淤泥、粘土、pH值、FC, AWHC, BD, PD指标影响因素的加载值。第一个因子表达了土壤质地对土壤水力特性的影响,阐明了土壤水分和水流特性。
第二个因素解释了大约10%的总方差高积极从OM加载指标(0.92)和温和的正面加载CEC (0.55)。第二个因素也温和的负面加载BD指示器(−0.47)和酸碱指示剂的适度积极的加载(0.35)。第二个因素表达的影响土壤有机质含量对体积密度和土壤阳离子交换量。
第三个因素解释了大约9.6%的总方差高积极加载来自二(0.88)和Rlf(0.85)指标。这个因素是表面的代理,因为它清楚地显示了地形对土壤特性的影响显著相关。
第四个因素解释了大约8%的总方差高积极从CaCO加载<年代ub>3年代ub>指标(0.88)和温和的正面加载CEC(0.67)指标。此外,第四个因子负温和加载双胞胎指示器(−0.45)造成重大CaCO之间的相关性<年代ub>3年代ub>、CEC和双胞胎。第四个因子表达CaCO之间的交互<年代ub>3年代ub>、CEC和土壤湿润,湿润时,钙盐容易溶解和干扰土壤可交换阳离子(
118年,
119年)和钙碳酸盐与级联的存在土壤生物地球化学的变化(
120年]。
第五个因素解释了大约8.8%的总方差高积极加载EC指标(0.81)和ESP (0.79)。这个因素是盐度特征。
规范分析(表
6)透露,在第一组八个质量指标,只有AWHC指标最高的规范价值。OM指示器是唯一指标在第二组,虽然Slp, CEC,和EC指标最高的第三,第四,第五小组,分别。根据这些结果,最小数据集指标包括五个土壤和地形AWHC质量指标,OM, Slp, CEC, EC指标。
年代ec>
3.3。土壤质量评价 土壤质量指数计算和排名为每个方法。不同的分类标准计算土壤质量指数基于不同的得分技术显示质量之间变异方法(A、W和N),但也有轻微的相似性质量得分技术的不同质量的计算方法。的阈值评分值评分方法为每个土壤质量方法几乎相同的阈值范围值虽然阈值的分数值不同的计分方法也不一致。
比较不同的交叉验证选择普通克里格插值模型确定了指数预测模型为代表的最精确的模型以外的土壤质量指数的空间分布预测模型(数据未显示)。土壤质量指数(表的分布
7)显示模式之间的相似性程度土壤质量指数在不同组织类型和指标评分功能。
表7指数分布面积分数在不同的土壤质量指数的方法。
指标数据集
SQI模型
统计
土壤质量等级
我(非常高)
二世(高)
三世(中度)
第四(低)
V(非常低)
TDS
SQI-A
最小值
0.00
13.81
29.73
12.34
0.12
马克斯
3.52
31.00
44.69
35.82
3.53
的意思是
1.77
23.70
39.69
23.61
1.52
SQI-W
最小值
2.80
18.00
37.77
3.31
0.00
马克斯
5.75
42.19
49.72
18.87
0.44
的意思是
4.31
35.13
42.00
8.77
0.09
SQI-N
最小值
0.00
16.89
36.26
12.11
0.11
马克斯
2.84
25.32
51.37
28.08
1.52
的意思是
0.84
22.02
46.64
19.88
0.91
MDS
SQI-A
最小值
0.00
13.93
19.48
0.17
0.00
马克斯
6.08
63.00
46.89
33.35
0.17
的意思是
2.44
45.74
33.82
8.26
0.03
SQI-W
最小值
0.01
12.04
29.75
0.40
0.00
马克斯
3.12
58.46
46.62
36.55
0.08
的意思是
1.00
41.22
38.09
9.96
0.02
SQI-N
最小值
0.00
1.94
18.28
0.00
0.00
马克斯
3.94
58.32
47.27
67.42
2.65
的意思是
1.53
37.40
34.99
15.83
0.55
EDS
SQI-A
最小值
0.00
13.20
31.68
13.11
0.00
马克斯
5.88
28.84
46.52
37.50
4.04
的意思是
1.57
21.78
40.55
25.10
1.30
SQI-W
最小值
0.00
12.54
37.38
12.64
0.00
马克斯
6.78
28.33
47.81
28.81
6.08
的意思是
1.78
20.37
42.97
22.61
2.56
SQI-N
最小值
0.00
9.14
38.78
16.33
0.00
马克斯
5.67
31.15
53.09
36.11
3.12
的意思是
1.43
22.63
43.12
22.41
0.70
土壤质量等级III(温和的)主要是最大的面积百分比比例在大多数土壤质量索引方法和评分函数在三个土壤质量数据集组(TDS、MDS和EDS)其次是二级(高),第四等级(低),年级我(非常高),分别与品位V(非常低)。研究区域的一部分成绩我(非常高)和V(非常低),覆盖面积百分比。土壤质量等级III(温和的)平均占40%的研究区域,和土壤质量等级II(高)研究区域的占30%,而其余的土壤质量等级(我、IV和V)占20%的研究区域。土壤特性的空间分布之间的差异在索引方法和评分功能没有大分布的差异。
年代ec>
3.4。指数的比较 敏感性分析土壤质量指数表明,土壤质量指标分组类型数据集,质量索引方法和指标得分函数影响土壤质量研究区域(表中的值
8)。LLSF线性评分函数相比,土壤质量变化较大的敏感与其他敏感性指标分组类型,土壤质量方法和评分功能特别的最小数据集分组类型而SNLSF非线性得分函数是土壤质量变化的不敏感。
表8敏感性分析指标之间的数据集、模型和评分功能。
指标数据集
SQI模型
LSF
NLSF
LLSF
HLSF
GLSF
SNLSF
GNLSF
TDS
SQI-A
2.48
1.77
1.62
1.39
2.14
SQI-W
3.68
3.19
1.85
1.53
2.68
SQI-N
2.52
1.89
1.82
1.69
2.14
MDS
SQI-A
4.66
3.13
3.31
2.52
2.63
SQI-W
4.87
4.43
3.49
2.54
3.11
SQI-N
4.44
3.43
3.23
3.18
3.52
EDS
SQI-A
3.61
2.58
2.21
2.02
3.38
SQI-W
3.94
3.72
2.46
2.42
2.83
SQI-N
3.38
3.06
3.28
2.19
3.09
敏感性分析表明,这两个索引和数据集选择方法影响了SQI各种土壤质量值的值。因此,分析强调指标数据集分组类型、索引方法,得分函数可以协助评估研究区域土壤条件状态。线性得分函数(lsf)披露更多的土壤质量变化进一步比非线性得分函数(NLSFs)。同意了敏感性分析的结果(
89年]的线性得分函数(lsf)比非线性更有利的得分函数(NLSFs)在评价土壤质量指数。它是相反的工作
15,
88年),据报道,非线性得分函数(NLSFs)是有利的在研究线性和非线性得分函数,及其灵敏度并不是评估(
89年]。
指标数据集之间的线性关系与不同的得分函数和指数模型(表
9)表现出显著相关性(<我nl我ne-formula>
P米米l:米我><米米l:mo>
<米米l:米o><米米l:米n>
0.05米米l:米n>米米l:math>
)。的值之间的线性关系MDS和TDS数据集的值高于线性EDS和TDS数据集之间的关系在线性和非线性得分函数和指数模型。的值之间的线性关系TDS和MDS数据集加权添加剂质量指标的值高于添加剂和Nemoro索引方法的线性关系的线性和非线性评分功能。相比之下,TDS之间的线性关系和EDS数据集的加权添加剂质量指标大多低于添加剂和Nemoro索引方法的线性关系值除了LLSF和HLSF线性评分功能。添加剂和加权添加剂质量模型的值是非常相似的得分函数类型之间的数据集。
表9指标数据集之间的线性关系与不同的评分功能。
SQI
评分法
SQI模型
的关系
R我t一个l我c>2年代up>
SQI
评分法
SQI模型
的关系
R我t一个l我c>2年代up>
TDS-MDS
LLSF
SQI-A
0.4586<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.3132
0.54
TDS-EDS
LLSF
SQI-A
0.4634<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2378
0.30
SQI-W
0.895<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.0108
0.90
SQI-W
1.0574<我t一个l我c>
x我t一个l我c>−0.1869
0.64
SQI-N
0.5027<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2111
0.51
SQI-N
0.4161<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1865
0.23
HLSF
SQI-A
0.3592<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2888
0.46
HLSF
SQI-A
0.4433<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2045
0.43
SQI-W
0.61<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.0661
0.62
SQI-W
0.6876<我t一个l我c>
x我t一个l我c>−0.0129
0.50
SQI-N
0.2621<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1909
0.49
SQI-N
0.5026<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1393
0.42
GLSF
SQI-A
0.3725<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2409
0.42
GLSF
SQI-A
0.4703<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.15
0.39
SQI-W
0.4989<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.0665
0.51
SQI-W
0.5191<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.0143
0.31
SQI-N
0.4239<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.161
0.41
SQI-N
0.5284<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.0997
0.39
SNLSF
SQI-A
0.3487<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.321
0.42
SNLSF
SQI-A
0.3989<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2996
0.50
SQI-W
0.4977<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1489
0.48
SQI-W
0.4134<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1926
0.32
SQI-N
0.3606<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2319
0.39
SQI-N
0.4391<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2081
0.50
GNLSF
SQI-A
0.3088<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2933
0.24
GNLSF
SQI-A
0.3612<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.2166
0.44
SQI-W
0.3884<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.151
0.39
SQI-W
0.1992<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.185
0.11
SQI-N
0.3341<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1981
0.24
SQI-N
0.3517<我t一个l我c>
x我t一个l我c>+ 0.1559
0.42
MDS加权添加剂土壤质量指数与LLSF成绩得分技术代表更多的土壤质量变化<我t一个l我c>
R我t一个l我c>2年代up>=0.90比其他土壤质量指数(图
2)(其他空间分布的土壤质量方法的年级得分技术并不是如图所示)。
图2MDS加权加法土壤质量指数的空间分布与LLSF得分技术。
敏感性分析的结果和线性指标数据集之间的关系与不同的得分函数和指数模型指出,MDS指标数据集的加权添加剂质量模型解释了土壤质量指标与不同的质量模型除了TDS和EDS指标数据集,可以协助监测该地区的时间土壤质量的变化,由于增加了农业发展。这些发现同意其他研究的结果在干旱和半干旱地区
36,
110年,
121年]在MDS数据集的加权添加剂土壤质量模型是更好的土壤质量评价的指标加权相加模型代表土壤质量而不是添加剂和Nemoro质量模型(
96年,
108年)和因子分析提供最代表指标和权重区分土壤质量指标的相对重要性评价土壤质量(
63年,
107年]。
年代ec>
4所示。结论本研究的目标是(1)评估使用三种类型的土壤质量指标数据集(TDS、MDS和EDS),三种类型的线性评分功能,两种类型的非线性得分函数和三种土壤质量指数模型(添加剂、加权添加剂和Nemoro质量指数)和(2)找到最合适的指标方法和研究区域土壤质量指数模型灵敏度和线性关系统计分析。
研究结果表明如下:
(我)
因子分析是一种有效的工具来减少土壤质量评估质量指标的数量,从而减少采样和分析的时间和成本;也可大大提高土壤质量评价通过增加采样密度。直接向土壤质量的外部环境变量是相称的。因素分析和外部环境变量确定五个土壤和地形指标,AWHC, OM, Slp, CEC, EC指标,包含在MDS数据集。
(2) 线性得分函数比非线性更有利的得分函数反映了土壤系统功能。虽然是土壤质量之间的变异模型(a、W和N)基于不同的得分函数,为每个得分函数,有轻微的相似点质量模型。
(3)三级(温和)土壤质量等级主要是最大的面积百分比比例在三个土壤质量数据集组(TDS、MDS和EDS)。分配差距导致土壤品质模式相似度很低。
(iv)MDS指标数据集来自因素分析与加权添加剂质量模型和LLSF得分函数最敏感的评估土壤质量,因为它适用于代表了TDS和解释土壤质量指标。
根据研究发现,研究者们得出结论,选择最小数据集的质量指标除了便宜的辅助数据更有益,特别是使用遥感数据和数字高程模型,用于表示足够的土壤质量指数比使用更复杂的数据集。此外,埃及的MDS方法更有利的作为一个发展中国家,必须谦逊的土壤质量评价的要求,便宜的被采纳。复垦和培育下的研究区是在过去二十年作为一个指令的国家提高农业地区和满足日益增长的粮食需求。土地退化过程可能引发作为长期培养继续加上土地利用不当。据,研究结果可以明显用作开始为未来的研究策略监控时间土壤质量的变化和利用规划。
年代ec>
数据可用性使用的数据来支持本研究的结果如下:地球资源观测卫星8卫星图像被用来计算归一化植被指数和免费下载
earthexplorer.usgs.gov 。航天飞机雷达地形测绘)图像被用来获取地表参数信息用于学习和免费下载
earthexplorer.usgs.gov 。研究土壤数据是实地调查的结果和实验室分析由和项目监控和映射的一部分侵蚀国家的土地和建立土地信息系统和水资源在Wadi ElNatrun Beheira省,项目没有。0570 / NC /创/ 2018。将版权的数据项目,可以根据合理的请求出版商或任何感兴趣的身体。
年代ec>
的利益冲突作者声明没有利益冲突有关的出版。
年代ec>
确认项目《监控和映射的侵蚀国家的土地和建立信息系统Wadi ElNatrun土地和水资源的Beheira省,财政支持研究和提供所有必要的设施在野外工作期间,项目没有。0570 / NC /创/ 2018。作者要感谢学院农业、贝尼省Suef大学埃及,进行实验室分析。作者要感谢Abutaleb Kh。,Farg E. from the National Authority for Remote Sensing and Space Sciences, Cairo, Egypt, for their assistance in the field work.
一个ck>
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3463年
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建立索引和识别限制参数的描述在地中海生态系统土壤质量一个rt我cle-title>
系列我t一个l我c>
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10.1016 / j.geoderma.2014.04.019
2 - s2.0 - 84899845470
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Amacher年代urn一个米e>
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使役动词年代urn一个米e>
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DeCrappeo年代urn一个米e>
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环境地球科学我t一个l我c>
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Hazra年代urn一个米e>
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Purakayastha年代urn一个米e>
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萨哈年代urn一个米e>
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Mitran年代urn一个米e>
T。
老虎啤酒罗伊年代urn一个米e>
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Basak年代urn一个米e>
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Geoderma我t一个l我c>
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评估被盐化土壤质量指数在库尔德斯坦省农业用地,伊朗一个rt我cle-title>
生态指标我t一个l我c>
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10.1016 / j.ecolind.2017.08.001
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Rezapour年代urn一个米e>
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Asadzadeh年代urn一个米e>
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10.1038 / s41598 - 021 - 90699 - 1
[
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l
太阳年代urn一个米e>
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汉年代urn一个米e>
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土壤质量评价方法的比较沿黄河下游冲积土一个rt我cle-title>
系列我t一个l我c>
2017年
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10.1016 / j.catena.2017.01.015
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10.1109 / FSKD.2009.319
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奥利弗年代urn一个米e>
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1 - 2我年代年代ue>
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Metternicht年代urn一个米e>
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Adatte年代urn一个米e>
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