landscape position contributed larg

landscape position contributed largely to the variability of AN, 22.7% and 11.7%,
respectively.
The adjusted R2 obtained from AP was very low (0.134). Landscape position and slope
aspect explained 8.2% and 5.2% variability of AP, respectively. In general, the relatively
low amount of AP variability explained may be due to the fact that different state factors
are responsible for the accumulation of AP and not all of them were taken into account in
this study. Other factors that were not included, such as the degree of erosion, management
practices and biological activity, may be responsible for the part remaining of AP
variability. Since management practices including tillage and fertilization to influence
on biological activity occurred only in the cropland and orchard, P especially for AP was
expected to be more differently distributed. In addition, the content of AP was largely
dependent on the topsoil erosion. As a result, low amount of AP variability was explained.
The regression models of soil nutrients were used to calculate predicted values for each
land use. A comparison between average predicted and measured values of SOM and soil
nutrients is given by Fig. 2. The average predicted values in TP and AN for each land use
fell with in a 95% confidence interval compared with their corresponding measured
values. Only an average in SOM and TN for fallow land, and in AP for intercropping land,
shrub land and woodland exceeded 95% confidence interval of the average measured
value (Fig. 2). Thus, our regression models were reasonable enough to predict SOM and
soil nutrients in similar loess areas.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตำแหน่งแนวนอน ทำให้ส่วนใหญ่ ความแปรปรวนของการถดถอยและร้อยละ 11.7 %

ตามลำดับ ปรับ R2 ได้รับจาก AP มันต่ำมาก ( 0.134 ) ตำแหน่งแนวนอนและด้านลาด
อธิบาย 8.2 % และ 5.2% ความผันแปรของ AP ) โดยทั่วไปค่อนข้างน้อย ปริมาณความแปรปรวน
AP อธิบายอาจจะเนื่องจากความจริงที่ว่าปัจจัยต่างรัฐ
มีความรับผิดชอบในการสะสมของ AP และไม่ทั้งหมดของพวกเขาถูกนำมาพิจารณาในการศึกษานี้
. ปัจจัยอื่น ๆที่ไม่ได้ถูกรวมอยู่ เช่น ระดับของการกัดเซาะ , การบริหาร
และกิจกรรมทางชีวภาพ อาจจะรับผิดชอบในส่วนที่เหลือของ AP
ความผันแปร ตั้งแต่การบริหาร ได้แก่ การไถพรวนและการมีอิทธิพลต่อ
ฤทธิ์ทางชีวภาพที่เกิดขึ้นเฉพาะใน cropland และสวนผลไม้ , P โดยเฉพาะ AP คือ
คาดว่าจะเพิ่มเติมที่แตกต่างกระจาย นอกจากนี้ เนื้อหาของ AP ส่วนใหญ่
ขึ้นอยู่กับดินกัดเซาะ เป็นผลให้ปริมาณน้อยของ AP ซึ่งถูกอธิบาย .
การรุ่นของสารอาหารในดินถูกใช้เพื่อคำนวณค่าพยากรณ์แต่ละ
การใช้ที่ดินการเปรียบเทียบระหว่างเฉลี่ยคาดการณ์และค่าวัดของส้มและสารอาหารในดิน
ได้รับรูปที่ 2 ค่าเฉลี่ยของค่าพยากรณ์ใน TP และสำหรับแต่ละการใช้ที่ดิน
ตกอยู่ในช่วงความเชื่อมั่น 95% เมื่อเทียบกับที่สอดคล้องกันของพวกเขาวัด
ค่า แต่เฉลี่ยใน TN สำหรับที่ดินที่รกร้างและส้มตำ และในระบบ AP สำหรับที่ดิน
ที่ดินไม้พุ่มและไม้เกิน 95% ช่วงความเชื่อมั่นของค่าเฉลี่ยของค่าวัด
( รูปที่ 2 ) ดังนั้น การถดถอยของเราที่เหมาะสมพอที่จะทำนาย ส้มและ
สารอาหารในดินในพื้นที่ดินลมหอบที่คล้ายคลึงกัน