2.4. Diffuse N modeling and interac

2.4. Diffuse N modeling and interaction analysis
The yearly loading of organic-N (Org-N), nitrate (NO3–N), and
total nitrogen (TN) from 2008 to 2011 was simulated. The average
yearly loading during this period was applied in the spatial
distribution and the subsequent correlation analysis, which can
neutralize the impact of seasonal or annual weather variance. The
diffuse N loading of different land use conditions was then
delineated with the spatial distribution of land use and diffuse N
loading. Based on the analysis of eight soil parameters for the 1.5-
km-grid sampling sites, the Kriging interpolation method was used
to develop the spatial distribution of the soil properties of each
sub-basin at two depths (Robinson and Metternicht, 2006). After
the interpolation, the average value in each sub-basin was
calculated. After the diffuse N loading and soil properties were
determined on the same spatial scale, the relationships at two
depths were analyzed. Based on the regional land use distribution,
it was found that the paddy rice, upland, forest and wetlands
covered most of the area. Their spatial correlations were
categorized
firstly and the impacts of land use were determined.
The upland and rice paddy sub-basins were the major diffuse N
contractors, so the
fitting lines for their sub-basins were
determined. Finally, a partial least squares (PLS) regression method
was applied to assess the spatial correlations of the eight soil
parameters with diffuse N loading under two kinds of farmlands
(Chighladze et al., 2012). During the PLS analysis, the diffuse N
loading was the dependent variable and the soil parameters were
independent variables, which aimed to select the suitable
indicators to assess the diffuse N loading (Fox and Metla, 2005).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.4 การกระจาย N โมเดลและโต้ตอบการวิเคราะห์โหลดปีของอินทรีย์-N (องค์กร-N), ไนเตรต (NO3-N), และไนโตรเจน (TN) จาก 2008 2554 ถูกจำลอง ค่าเฉลี่ยโหลดประจำปีในช่วงเวลานี้ถูกใช้ในการอนุรักษ์พื้นที่การกระจายและการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ตามมา ซึ่งสามารถแก้ผลกระทบของความแปรปรวนของสภาพอากาศตามฤดูกาล หรือรายปี ที่กระจายโหลด N ของเงื่อนไขการใช้ที่ดินที่แตกต่างกันถูกแล้วมีการกระจายของการใช้ที่ดินและกระจาย N delineatedโหลด ตามการวิเคราะห์พารามิเตอร์ดินแปดสำหรับ 1.5-ใช้ตารางกิโลเมตรสุ่มตัวอย่างเว็บไซต์ วิธี Kriging สอดแทรกการพัฒนาการกระจายคุณสมบัติดินของแต่ละลุ่มน้ำย่อยที่ลึกสอง (โรบินสันและ Metternicht, 2006) หลังจากแทรกข้อความ มีค่าเฉลี่ยในแต่ละลุ่มน้ำย่อยคำนวณ หลังจากโหลด N และดินกระจาย มีคุณสมบัติกำหนดในระดับพื้นที่เดียวกัน ความสัมพันธ์ที่สองมีวิเคราะห์ลึก ใช้ในการกระจายการใช้ที่ดินระดับภูมิภาคก็พบว่าข้าวเปลือก ค่อย ป่า และพื้นที่ชุ่มน้ำครอบคลุมทั้งพื้นที่ ความสัมพันธ์ของพื้นที่ได้การจัดประเภทประการแรก และผลกระทบของการใช้ที่ดินที่กำหนดไว้ที่ค่อยและข้าวเปลือกย่อยอ่างล่างหน้าได้ N กระจายหลักผู้รับเหมา เพื่อบรรทัดที่เหมาะสมสำหรับอ่างล่างหน้าย่อยของพวกเขาได้กำหนด สุดท้าย บางส่วนกำลังสองน้อยสุด (กรุณา) ถดถอยวิธีการใช้ประเมินความสัมพันธ์ปริภูมิของดินแปดพารามิเตอร์ N กระจายโหลดถีภายใต้สองชนิด(Chighladze et al., 2012) ในระหว่างกรุณาวิเคราะห์ N กระจายโหลดไม่ขึ้นอยู่กับตัวแปร และพารามิเตอร์ของดินได้ตัวแปรอิสระ ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อเลือกที่เหมาะสมตัวบ่งชี้เพื่อประเมิน N กระจายโหลด (จิ้งจอกและ Metla, 2005)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4 กระจายการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ไม่มีปฏิสัมพันธ์
โหลดประจำปีของอินทรีย์-N (Org-N) ไนเตรต (NO3-N) และ
ไนโตรเจนทั้งหมด (TN) 2008-2011 จำลอง เฉลี่ย
โหลดเป็นประจำทุกปีในช่วงเวลานี้ได้ถูกนำไปใช้ในเชิงพื้นที่
การจัดจำหน่ายและการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ตามมาซึ่งสามารถ
แก้ผลกระทบจากสภาพอากาศที่แปรปรวนตามฤดูกาลหรือรายปี
โหลดกระจายไม่มีเงื่อนไขการใช้ประโยชน์ที่ดินที่แตกต่างกันแล้ว
ว่าคดีที่มีการกระจายการใช้ประโยชน์ที่ดินและยังไม่มีการกระจาย
โหลด จากการวิเคราะห์ของแปดพารามิเตอร์ดิน 1.5
กมตารางเว็บไซต์สุ่มตัวอย่างวิธีการแก้ไข Kriging ถูกนำมาใช้
ในการพัฒนากระจายเชิงพื้นที่ของคุณสมบัติของดินของแต่ละ
ลุ่มน้ำย่อยที่สองระดับความลึก (โรบินสันและ Metternicht 2006) หลังจาก
การแก้ไขค่าเฉลี่ยในแต่ละลุ่มน้ำย่อยได้รับการ
คำนวณ หลังจากที่ไม่มีการโหลดกระจายและคุณสมบัติของดินที่ถูก
กำหนดบนอวกาศขนาดเดียวกันความสัมพันธ์ที่สอง
ระดับความลึกที่ได้มาวิเคราะห์ ขึ้นอยู่กับการกระจายการใช้ประโยชน์ที่ดินในภูมิภาค
พบว่าข้าวข้าวไร่ป่าไม้และพื้นที่ชุ่มน้ำ
ครอบคลุมพื้นที่ส่วนใหญ่ของ ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของพวกเขาถูก
แบ่ง
แรกและผลกระทบของการใช้ที่ดินได้รับการพิจารณา.
ดอนและข้าวเปลือกแอ่งย่อยได้กระจายที่สำคัญยังไม่มี
ผู้รับเหมาเพื่อให้
เส้นที่เหมาะสมสำหรับแอ่งย่อยของพวกเขาถูก
กำหนด สุดท้ายบางส่วนน้อยสแควร์ (PLS) วิธีการถดถอย
ถูกนำมาใช้ในการประเมินความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ในแปดดิน
พารามิเตอร์ด้วยการโหลดกระจายไม่มีข้อความภายใต้สองชนิดของนา
(Chighladze et al., 2012) ในระหว่างการวิเคราะห์ PLS กระจายไม่มี
การโหลดเป็นตัวแปรตามและพารามิเตอร์ดินเป็น
ตัวแปรอิสระซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อเลือกที่เหมาะสม
ตัวชี้วัดในการประเมินกระจายไม่มีโหลด (ฟ็อกซ์และ Metla 2005)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.4 . การสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์การกระจาย n
โหลดรายปีของ organic-n ( org-n ) ไนเตรท ( 3 )
n ) และไนโตรเจน ( TN ) จากปี 2554 ) . โดย
รายปีโหลดในช่วงเวลานี้ในการประยุกต์และการวิเคราะห์การกระจายทางพื้นที่

แก้ตามมา ซึ่งผลกระทบของความแปรปรวนตามฤดูกาล สภาพอากาศประจำปีหรือ
กระจายโหลดของเงื่อนไขการใช้ที่ดินที่แตกต่างกัน n จากนั้น
delineated กับการกระจายเชิงพื้นที่ของการใช้ที่ดินและกระจาย n
โหลด ตามการวิเคราะห์ของแปดพารามิเตอร์ของดินสำหรับ 1.5 -
km ตารางการสุ่มตัวอย่างเว็บไซต์ , คริกกิ้งการใช้วิธี
พัฒนาการกระจายเชิงพื้นที่ของดิน คุณสมบัติของแต่ละลุ่มน้ำย่อยที่ 2
( โรบินสัน และความลึก metternicht , 2006 ) หลังจาก
แก้ไข ค่าเฉลี่ยในแต่ละลุ่มน้ำย่อยคือ
คํานวณ หลังจากกระจาย n โหลดและคุณสมบัติดิน
พิจารณาขนาดพื้นที่เดียวกัน , ความสัมพันธ์ที่ 2
ลึกวิเคราะห์ ตามภูมิภาค การใช้ที่ดิน การกระจาย
พบว่า ข้าวเปลือก ข้าวไร่ พื้นที่ป่าไม้และ
ครอบคลุมส่วนใหญ่ของพื้นที่ ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ (

)ประการแรก และผลกระทบของการใช้ที่ดินเป็น .
ไร่และข้าวลุ่มน้ำย่อยเป็นสาขากระจาย n
ผู้รับเหมา ดังนั้นสายที่เหมาะสมสำหรับลุ่มน้ำย่อย

ของพวกเขาถูกกำหนด ในที่สุด ส่วนวิธีการถดถอยแบบกำลังสองน้อยที่สุด ( PLS )
ใช้ประเมินความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของแปดดิน
พารามิเตอร์กับกระจาย n โหลดได้ที่สองชนิดของ farmlands
( chighladze et al . , 2012 )ในระหว่างที่กรุณาวิเคราะห์กระจาย n
โหลดคือตัวแปรและพารามิเตอร์ของดินถูก
ตัวแปรอิสระซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อคัดเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสมในการประเมินการกระจาย n
โหลด ( ฟ็อกซ์และ metla , 2005 )