- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
Materials and methods2.1. Scale tra
Materials and methods
2.1. Scale transition approach
The central element of the research approach is the analysis of dominating processes and structures of landscapes with paddy fields from different perspectives in order to derive field and watershed management strategies carefully obeying water–soil–compound-interrelations operating at the aggregate scale. In a ‘top-down’ approach, starting at the watershed scale from the remotely detectable structures and elements of rice cultivation areas and related spatial and temporal variability patterns of soil physical and chemical features, the within-field heterogeneity of mainly soil hydrological parameters important for water quality and scarcity issues is examined. The process-based analysis at the pedon, soil core, aggregate and sub-aggregate (microhabitats) level provides the deterministic basis for model development and evaluation. The simulation model analysis is the fundamental method to determine the relevance of processes identified as operational at one scale at another scale. Schematically, for process descriptions at each scale, boundary conditions are defined at the next larger scale while parameters are retrieved from the next smaller scale.
It is hypothesized that the various soil features and processes that are analyzed within the project are driving the rice yield potential at a given site. Thus, crop yield is also assessed aiming at deriving crop yield potentials of paddy landscapes.
2.1.1. Watershed and catena scale
The modelling of hydrological processes as the estimation of crop yield potentials require reliable information about the distribution of the physical and chemical soil properties on the particular spatial scales. Until today little is known about the relationships underlying the spatial distribution of soil properties and pedo-hydrological characteristics in intensely used and finely structured terraced landscapes (Yanai et al., 2001, Dobermann et al., 2002 and Roel and Plant, 2004). In order to provide spatially distributed soil information in forms of digital soil maps on the landscape as on the field scales, this study focuses on the characterization of the general spatial distribution of selected soil properties (as soil texture, total C- and N-content and horizon depths of the puddled layer and the plough pan) and their regularities for the given watershed.
Since a larger number of studies from other landscapes state that the use of secondary data coming from digital terrain models and/or remotely sensed data contribute to the prediction of soil properties (Moore et al., 1993 and McKenzie and Ryan, 1999), this study hypothesizes that co-variables describing terrain and crop growth characteristics are suitable to support the prediction of soil property distribution even in poorly undulating and terraced landscapes. While the radiometric information reflects crop growth characteristics as resulting from the complex interactions between soil quality, land management and tillage practices, the topographic data can be used to explain catenary soil development. In this study it is tested, to what extent a regression-kriging model that takes secondary information such as the normalized difference vegetation index (NDVI) and/or terrain attributes (relative elevation, elevation above nearest drainage path, slope gradient, profile and plan curvature, wetness index, etc.) into consideration, can support the prediction of soil property distribution in rice cultivation landscapes. The regression-kriging (Odeh et al., 1995, Bishop and McBratney, 2001 and Hengl et al., 2004) combines both (i) the regression of the target (soil) variable based on ancillary data (e.g. terrain attributes and/or remote sensing data) used as co-variables and (ii) kriging of the regression residuals. The method is based on the idea that the deterministic component of the target variable is expressed by a regression model, whereas the residuals describe the spatially varying but dependent component (see Odeh et al., 1995 and McBratney et al., 2000 for details).
For landscape scale analyses soil samples from a 18 km2 study area were obtained, following a sampling strategy that combined both, grid sampling on a regular 150 m × 150 m grid (n = 212) and catenary sampling (sampling distance 30–50 m) along two topo-sequences (Catena A; n = 73 and Catena B; n = 46) running parallel to the maximum slope gradient. For field scale analyses we used a regular 3.75 m × 3.75 m grid, where soil samples were taken from three paddy fields, located at the bottom, mid slope and top position of catena A. The soil samples were air dried and subsequently analyzed for grain size distribution, soil–organic matter, total N according to DIN/ISO standards. All sample point locations were geo-referenced using a GARMIN-76 GPS receiver. An overview of the sampling locations is given in
2.1. Scale transition approach
The central element of the research approach is the analysis of dominating processes and structures of landscapes with paddy fields from different perspectives in order to derive field and watershed management strategies carefully obeying water–soil–compound-interrelations operating at the aggregate scale. In a ‘top-down’ approach, starting at the watershed scale from the remotely detectable structures and elements of rice cultivation areas and related spatial and temporal variability patterns of soil physical and chemical features, the within-field heterogeneity of mainly soil hydrological parameters important for water quality and scarcity issues is examined. The process-based analysis at the pedon, soil core, aggregate and sub-aggregate (microhabitats) level provides the deterministic basis for model development and evaluation. The simulation model analysis is the fundamental method to determine the relevance of processes identified as operational at one scale at another scale. Schematically, for process descriptions at each scale, boundary conditions are defined at the next larger scale while parameters are retrieved from the next smaller scale.
It is hypothesized that the various soil features and processes that are analyzed within the project are driving the rice yield potential at a given site. Thus, crop yield is also assessed aiming at deriving crop yield potentials of paddy landscapes.
2.1.1. Watershed and catena scale
The modelling of hydrological processes as the estimation of crop yield potentials require reliable information about the distribution of the physical and chemical soil properties on the particular spatial scales. Until today little is known about the relationships underlying the spatial distribution of soil properties and pedo-hydrological characteristics in intensely used and finely structured terraced landscapes (Yanai et al., 2001, Dobermann et al., 2002 and Roel and Plant, 2004). In order to provide spatially distributed soil information in forms of digital soil maps on the landscape as on the field scales, this study focuses on the characterization of the general spatial distribution of selected soil properties (as soil texture, total C- and N-content and horizon depths of the puddled layer and the plough pan) and their regularities for the given watershed.
Since a larger number of studies from other landscapes state that the use of secondary data coming from digital terrain models and/or remotely sensed data contribute to the prediction of soil properties (Moore et al., 1993 and McKenzie and Ryan, 1999), this study hypothesizes that co-variables describing terrain and crop growth characteristics are suitable to support the prediction of soil property distribution even in poorly undulating and terraced landscapes. While the radiometric information reflects crop growth characteristics as resulting from the complex interactions between soil quality, land management and tillage practices, the topographic data can be used to explain catenary soil development. In this study it is tested, to what extent a regression-kriging model that takes secondary information such as the normalized difference vegetation index (NDVI) and/or terrain attributes (relative elevation, elevation above nearest drainage path, slope gradient, profile and plan curvature, wetness index, etc.) into consideration, can support the prediction of soil property distribution in rice cultivation landscapes. The regression-kriging (Odeh et al., 1995, Bishop and McBratney, 2001 and Hengl et al., 2004) combines both (i) the regression of the target (soil) variable based on ancillary data (e.g. terrain attributes and/or remote sensing data) used as co-variables and (ii) kriging of the regression residuals. The method is based on the idea that the deterministic component of the target variable is expressed by a regression model, whereas the residuals describe the spatially varying but dependent component (see Odeh et al., 1995 and McBratney et al., 2000 for details).
For landscape scale analyses soil samples from a 18 km2 study area were obtained, following a sampling strategy that combined both, grid sampling on a regular 150 m × 150 m grid (n = 212) and catenary sampling (sampling distance 30–50 m) along two topo-sequences (Catena A; n = 73 and Catena B; n = 46) running parallel to the maximum slope gradient. For field scale analyses we used a regular 3.75 m × 3.75 m grid, where soil samples were taken from three paddy fields, located at the bottom, mid slope and top position of catena A. The soil samples were air dried and subsequently analyzed for grain size distribution, soil–organic matter, total N according to DIN/ISO standards. All sample point locations were geo-referenced using a GARMIN-76 GPS receiver. An overview of the sampling locations is given in
0/5000
วัสดุและวิธีการ2.1 วิธีการเปลี่ยนขนาดองค์ประกอบหลักของวิธีวิจัยเป็นการวิเคราะห์อำนาจเหนือกระบวนการและโครงสร้างของภูมิประเทศกับนาข้าวจากมุมมองการให้ยานพาหนะฟิลด์และลุ่มน้ำการจัดการกลยุทธ์อย่างระมัดระวังก็น้ำดินผสม-interrelations ทำงานที่ระดับรวม ในวิธีแบบ 'บนลงล่าง' ราคาเริ่มต้นที่ขนาดพื้นที่ลุ่มน้ำจากระยะไกลตรวจโครงสร้างและองค์ประกอบของพื้นที่เพาะปลูกข้าวและความแปรผันชั่วคราว และพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบของดินทางกายภาพ และทางเคมี heterogeneity ภายในฟิลด์ส่วนใหญ่ดินอุทกวิทยาพารามิเตอร์สำคัญสำหรับปัญหาคุณภาพและการขาดแคลนน้ำจะตรวจสอบ ตามกระบวนการวิเคราะห์ใน pedon ดินหลัก รวม และรวมย่อย (microhabitats) ระดับให้ deterministic พื้นฐานสำหรับการพัฒนาแบบจำลองและประเมิน การวิเคราะห์รูปแบบการจำลองวิธีการพื้นฐานในการกำหนดความสำคัญของกระบวนเป็นการดำเนินงานในระดับหนึ่งในระดับอื่นได้ Schematically สำหรับคำอธิบายกระบวนการในแต่ละระดับ เงื่อนไขขอบเขตกำหนดไว้ที่ขนาดใหญ่ถัดไปในขณะที่พารามิเตอร์จะเรียกจากขนาดเล็กถัดไปตั้งสมมติฐานว่าว่า คุณลักษณะของดินและกระบวนการที่จะวิเคราะห์ภายในโครงการต่าง ๆ ขับผลผลิตข้าวเป็นที่กำหนด ดังนั้น ผลผลิตพืชจะยังประเมินมุ่งที่บริษัทฯ ตัดผลผลิตศักยภาพของภูมิประเทศที่นา2.1.1 การลุ่มน้ำและ catena สเกลการสร้างแบบจำลองของกระบวนการด้านชลศาสตร์เป็นการประเมินศักยภาพของผลผลิตพืชผลต้องการข้อมูลเชื่อถือได้เกี่ยวกับการกระจายของคุณสมบัติทางกายภาพ และเคมีดินในระดับพื้นที่เฉพาะ จนวันนี้น้อยเป็นที่รู้จักกันเกี่ยวกับความสัมพันธ์ต้นแบบการกระจายของคุณสมบัติดินและลักษณะ pedo อุทกวิทยาเจี๊ยบใช้ และประณีตการจัดโครงสร้างภูมิทัศน์ล้ำ (Yanai และ al., 2001, Dobermann et al., 2002 และ Roel และโรง งาน 2004) เพื่อให้ดินกระจาย spatially ข้อมูลในรูปแบบของดิจิทัลดินแผนผังในแนวนอนเป็นในฟิลด์ระดับ การศึกษานี้เน้นคุณสมบัติของกระจายพื้นที่ทั่วไปคุณสมบัติดินที่เลือก (เป็นเนื้อดิน รวม C-N-เนื้อหา และและระดับลึกของชั้น puddled และไถกระทะ) และ regularities สำหรับลุ่มน้ำที่กำหนดของพวกเขาSince a larger number of studies from other landscapes state that the use of secondary data coming from digital terrain models and/or remotely sensed data contribute to the prediction of soil properties (Moore et al., 1993 and McKenzie and Ryan, 1999), this study hypothesizes that co-variables describing terrain and crop growth characteristics are suitable to support the prediction of soil property distribution even in poorly undulating and terraced landscapes. While the radiometric information reflects crop growth characteristics as resulting from the complex interactions between soil quality, land management and tillage practices, the topographic data can be used to explain catenary soil development. In this study it is tested, to what extent a regression-kriging model that takes secondary information such as the normalized difference vegetation index (NDVI) and/or terrain attributes (relative elevation, elevation above nearest drainage path, slope gradient, profile and plan curvature, wetness index, etc.) into consideration, can support the prediction of soil property distribution in rice cultivation landscapes. The regression-kriging (Odeh et al., 1995, Bishop and McBratney, 2001 and Hengl et al., 2004) combines both (i) the regression of the target (soil) variable based on ancillary data (e.g. terrain attributes and/or remote sensing data) used as co-variables and (ii) kriging of the regression residuals. The method is based on the idea that the deterministic component of the target variable is expressed by a regression model, whereas the residuals describe the spatially varying but dependent component (see Odeh et al., 1995 and McBratney et al., 2000 for details).สำหรับแนวนอนขนาดอย่างวิเคราะห์ดินจากพื้นที่ศึกษา 18 km2 ได้รับ ต่อกลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างที่รวมทั้ง ตารางการสุ่มตัวอย่างบนซื้อเอ็ม 150 ปกติ 150 ตารางเมตร (n = 212) และสุ่ม catenary (สุ่มตัวอย่างระยะทาง 30-50 เมตร) ตามลำดับเดินสอง (Catena A; n = 73 และ Catena B; n = 46) ขนานไปไล่ระดับความชันสูงสุด ในฟิลด์ขนาด เราใช้ตารางปกติ 3.75 เมตร × 3.75 เมตร ที่ดินตัวอย่างที่ได้มาจากทุ่งนาสาม วิเคราะห์อยู่ที่ด้านล่าง กลางลาดและตำแหน่งด้านบนของ catena อ. ตัวอย่างดินถูกอากาศแห้ง และมาวิเคราะห์การกระจายเมล็ดข้าวขนาด ดิน – อินทรีย์ N รวมตามมาตรฐาน DIN/ISO ตำแหน่งของจุดตัวอย่างทั้งหมดมีแก้วอ้างอิงโดยใช้เครื่องรับจีพีเอส GARMIN 76 ภาพรวมของสถานสุ่มได้ใน
การแปล กรุณารอสักครู่..
วัสดุและวิธีการ
2.1 ขนาดวิธีการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบที่สำคัญของวิธีการวิจัยคือการวิเคราะห์ของกระบวนการมีอำนาจเหนือและโครงสร้างของภูมิประเทศที่มีนาข้าวจากมุมมองที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้มาซึ่งภาคสนามและกลยุทธ์การจัดการลุ่มน้ำอย่างรอบคอบเชื่อฟังน้ำดินสาร-สัมพันธ์ในการดำเนินงานในระดับรวม ใน 'จากบนลงล่าง' วิธีการเริ่มต้นในระดับลุ่มน้ำจากโครงสร้างที่ตรวจพบจากระยะไกลและองค์ประกอบของพื้นที่เพาะปลูกข้าวและที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบความแปรปรวนเชิงพื้นที่และเวลาของดินคุณสมบัติทางกายภาพและทางเคมีที่อยู่ในเขตต่าง ๆ ของดินส่วนใหญ่เป็นพารามิเตอร์อุทกวิทยาที่สำคัญ สำหรับคุณภาพน้ำและปัญหาการขาดแคลนจะตรวจสอบ การวิเคราะห์กระบวนการตามที่ pedon แกนดินรวมและย่อยรวม (microhabitats) ระดับพื้นฐานให้กำหนดรูปแบบในการพัฒนาและการประเมินผล การวิเคราะห์แบบจำลองเป็นวิธีการพื้นฐานในการกำหนดความเกี่ยวข้องของกระบวนการที่ระบุว่าเป็นหนึ่งในการดำเนินงานในระดับในระดับอื่น แผนผังสำหรับรายละเอียดขั้นตอนในระดับแต่ละเงื่อนไขขอบเขตที่กำหนดไว้ที่ข้างหน้าขนาดใหญ่ในขณะที่พารามิเตอร์จะถูกดึงจากขนาดเล็กต่อไป. มันคือการตั้งสมมติฐานว่าคุณสมบัติของดินที่แตกต่างกันและกระบวนการที่มีการวิเคราะห์ภายในโครงการกำลังขับรถผลผลิตข้าวที่มีศักยภาพ ในเว็บไซต์ที่กำหนด ดังนั้นผลผลิตจะมีการประเมินนอกจากนี้ยังมุ่งที่สืบศักยภาพผลผลิตของภูมิทัศน์ข้าว. 2.1.1 ลุ่มน้ำและขนาด Catena แบบจำลองของกระบวนการทางอุทกวิทยาเป็นประมาณศักยภาพผลผลิตพืชจำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับการกระจายของคุณสมบัติของดินทางกายภาพและเคมีบนเครื่องชั่งน้ำหนักเชิงพื้นที่โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จนถึงวันนี้เป็นที่รู้จักกันเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับความสัมพันธ์พื้นฐานการกระจายของคุณสมบัติของดินและลักษณะ pedo-อุทกวิทยาในอย่างเข้มข้นและมือสองโครงสร้างภูมิทัศน์อย่างประณีตระเบียง (Yanai et al., 2001, โดเบอร์แมน et al., 2002 และโรลและพันธุ์พืช, 2004) เพื่อที่จะให้ข้อมูลเชิงพื้นที่ดินกระจายในรูปแบบของแผนที่ดิจิตอลบนดินเป็นภูมิทัศน์บนตาชั่งสนามการศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่ลักษณะของการกระจายทั่วไปของคุณสมบัติของดินที่เลือก (เป็นเนื้อดิน C- รวมและ N-เนื้อหา และความลึกขอบฟ้าของชั้น puddled และกระทะไถ) และแบบแผนของพวกเขาสำหรับลุ่มน้ำที่กำหนด. เนื่องจากเป็นจำนวนมากของการศึกษาจากภูมิทัศน์อื่น ๆ ของรัฐว่าการใช้ข้อมูลทุติยภูมิที่มาจากแบบจำลองภูมิประเทศดิจิตอลและ / หรือข้อมูลรู้สึกจากระยะไกลนำไปสู่การ ทำนายคุณสมบัติของดิน (มัวร์ et al., 1993 และ McKenzie และไรอัน, 1999) การศึกษาครั้งนี้ hypothesizes ว่าตัวแปรร่วมอธิบายภูมิประเทศและลักษณะการเจริญเติบโตของพืชที่มีความเหมาะสมที่จะสนับสนุนการคาดการณ์ของการกระจายทรัพย์สินดินแม้ในภูมิประเทศที่ไม่ดีเป็นลูกคลื่นและระเบียง ในขณะที่ข้อมูลดาวเทียมที่บันทึกสะท้อนให้เห็นถึงลักษณะการเจริญเติบโตของพืชที่เป็นผลมาจากการปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณภาพของดินการจัดการที่ดินและการปฏิบัติที่เตรียมข้อมูลภูมิประเทศสามารถนำมาใช้ในการอธิบายการพัฒนาดินโซ่ ในการศึกษานี้จะมีการทดสอบกับสิ่งที่ขอบเขตรูปแบบการถดถอย-kriging ที่ใช้ข้อมูลทุติยภูมิเช่นดัชนีพืชแตกต่างปกติ (NDVI) และ / หรือแอตทริบิวต์ภูมิประเทศ (ระดับความสูงเมื่อเทียบระดับความสูงดังกล่าวข้างต้นเส้นทางการระบายน้ำที่ใกล้ที่สุดลาดชันรายละเอียดและแผน โค้งดัชนีความชื้นแฉะ ฯลฯ ) มาประกอบการพิจารณาสามารถสนับสนุนการคาดการณ์ของการกระจายสถานที่ให้บริการในภูมิประเทศดินเพาะปลูกข้าว ถดถอย-kriging (Odeh et al., 1995 บิชอปและ McBratney 2001 และ Hengl et al., 2004) รวมทั้ง (i) การถดถอยของเป้าหมาย (ดิน) ตัวแปรขึ้นอยู่กับข้อมูลเสริม (เช่นภูมิประเทศคุณลักษณะและ / หรือ ข้อมูลการสำรวจระยะไกล) ที่ใช้เป็นตัวแปรร่วมและ (ii) kriging ของเหลือถดถอย วิธีการที่จะขึ้นอยู่กับความคิดที่ว่าองค์ประกอบที่กำหนดของตัวแปรเป้าหมายจะแสดงโดยรูปแบบการถดถอยในขณะที่คลาดเคลื่อนอธิบายที่แตกต่างกันตำแหน่ง แต่ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบ (ดู Odeh et al., 1995 และ McBratney et al., 2000 สำหรับรายละเอียด) . สำหรับขนาดภูมิทัศน์วิเคราะห์ตัวอย่างดินจากพื้นที่การศึกษา 18 กิโลเมตร 2 ที่ได้รับต่อไปนี้กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างที่รวมทั้งการสุ่มตัวอย่างตารางเป็นประจำ 150 เมตร× 150 เมตรตาราง (n = 212) และการสุ่มตัวอย่างโซ่ (ระยะทาง 30-50 เมตรการสุ่มตัวอย่าง ) พร้อมสองโทโปลำดับ (Catena; n = 73 และ Catena B; n = 46) วิ่งขนานไปกับลาดลาดชันสูงสุด สำหรับการวิเคราะห์ขนาดสนามที่เราใช้ปกติ 3.75 เมตร× 3.75 ตารางเมตรตัวอย่างดินที่ถูกนำมาจากสามนาข้าวที่ตั้งอยู่ที่ด้านล่างลาดกลางและตำแหน่งด้านบนของ Catena A. ตัวอย่างดินอากาศแห้งและวิเคราะห์ต่อมาสำหรับข้าว การกระจายขนาดไม่ว่าดินอินทรีย์ไนโตรเจนทั้งหมดเป็นไปตามมาตรฐาน DIN / ISO สถานที่จุดตัวอย่างทั้งหมดถูกอ้างอิงทางภูมิศาสตร์โดยใช้ตัวรับสัญญาณ GPS GARMIN-76 ภาพรวมของสถานที่เก็บตัวอย่างจะได้รับใน
2.1 ขนาดวิธีการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบที่สำคัญของวิธีการวิจัยคือการวิเคราะห์ของกระบวนการมีอำนาจเหนือและโครงสร้างของภูมิประเทศที่มีนาข้าวจากมุมมองที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้มาซึ่งภาคสนามและกลยุทธ์การจัดการลุ่มน้ำอย่างรอบคอบเชื่อฟังน้ำดินสาร-สัมพันธ์ในการดำเนินงานในระดับรวม ใน 'จากบนลงล่าง' วิธีการเริ่มต้นในระดับลุ่มน้ำจากโครงสร้างที่ตรวจพบจากระยะไกลและองค์ประกอบของพื้นที่เพาะปลูกข้าวและที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบความแปรปรวนเชิงพื้นที่และเวลาของดินคุณสมบัติทางกายภาพและทางเคมีที่อยู่ในเขตต่าง ๆ ของดินส่วนใหญ่เป็นพารามิเตอร์อุทกวิทยาที่สำคัญ สำหรับคุณภาพน้ำและปัญหาการขาดแคลนจะตรวจสอบ การวิเคราะห์กระบวนการตามที่ pedon แกนดินรวมและย่อยรวม (microhabitats) ระดับพื้นฐานให้กำหนดรูปแบบในการพัฒนาและการประเมินผล การวิเคราะห์แบบจำลองเป็นวิธีการพื้นฐานในการกำหนดความเกี่ยวข้องของกระบวนการที่ระบุว่าเป็นหนึ่งในการดำเนินงานในระดับในระดับอื่น แผนผังสำหรับรายละเอียดขั้นตอนในระดับแต่ละเงื่อนไขขอบเขตที่กำหนดไว้ที่ข้างหน้าขนาดใหญ่ในขณะที่พารามิเตอร์จะถูกดึงจากขนาดเล็กต่อไป. มันคือการตั้งสมมติฐานว่าคุณสมบัติของดินที่แตกต่างกันและกระบวนการที่มีการวิเคราะห์ภายในโครงการกำลังขับรถผลผลิตข้าวที่มีศักยภาพ ในเว็บไซต์ที่กำหนด ดังนั้นผลผลิตจะมีการประเมินนอกจากนี้ยังมุ่งที่สืบศักยภาพผลผลิตของภูมิทัศน์ข้าว. 2.1.1 ลุ่มน้ำและขนาด Catena แบบจำลองของกระบวนการทางอุทกวิทยาเป็นประมาณศักยภาพผลผลิตพืชจำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับการกระจายของคุณสมบัติของดินทางกายภาพและเคมีบนเครื่องชั่งน้ำหนักเชิงพื้นที่โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จนถึงวันนี้เป็นที่รู้จักกันเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับความสัมพันธ์พื้นฐานการกระจายของคุณสมบัติของดินและลักษณะ pedo-อุทกวิทยาในอย่างเข้มข้นและมือสองโครงสร้างภูมิทัศน์อย่างประณีตระเบียง (Yanai et al., 2001, โดเบอร์แมน et al., 2002 และโรลและพันธุ์พืช, 2004) เพื่อที่จะให้ข้อมูลเชิงพื้นที่ดินกระจายในรูปแบบของแผนที่ดิจิตอลบนดินเป็นภูมิทัศน์บนตาชั่งสนามการศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่ลักษณะของการกระจายทั่วไปของคุณสมบัติของดินที่เลือก (เป็นเนื้อดิน C- รวมและ N-เนื้อหา และความลึกขอบฟ้าของชั้น puddled และกระทะไถ) และแบบแผนของพวกเขาสำหรับลุ่มน้ำที่กำหนด. เนื่องจากเป็นจำนวนมากของการศึกษาจากภูมิทัศน์อื่น ๆ ของรัฐว่าการใช้ข้อมูลทุติยภูมิที่มาจากแบบจำลองภูมิประเทศดิจิตอลและ / หรือข้อมูลรู้สึกจากระยะไกลนำไปสู่การ ทำนายคุณสมบัติของดิน (มัวร์ et al., 1993 และ McKenzie และไรอัน, 1999) การศึกษาครั้งนี้ hypothesizes ว่าตัวแปรร่วมอธิบายภูมิประเทศและลักษณะการเจริญเติบโตของพืชที่มีความเหมาะสมที่จะสนับสนุนการคาดการณ์ของการกระจายทรัพย์สินดินแม้ในภูมิประเทศที่ไม่ดีเป็นลูกคลื่นและระเบียง ในขณะที่ข้อมูลดาวเทียมที่บันทึกสะท้อนให้เห็นถึงลักษณะการเจริญเติบโตของพืชที่เป็นผลมาจากการปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณภาพของดินการจัดการที่ดินและการปฏิบัติที่เตรียมข้อมูลภูมิประเทศสามารถนำมาใช้ในการอธิบายการพัฒนาดินโซ่ ในการศึกษานี้จะมีการทดสอบกับสิ่งที่ขอบเขตรูปแบบการถดถอย-kriging ที่ใช้ข้อมูลทุติยภูมิเช่นดัชนีพืชแตกต่างปกติ (NDVI) และ / หรือแอตทริบิวต์ภูมิประเทศ (ระดับความสูงเมื่อเทียบระดับความสูงดังกล่าวข้างต้นเส้นทางการระบายน้ำที่ใกล้ที่สุดลาดชันรายละเอียดและแผน โค้งดัชนีความชื้นแฉะ ฯลฯ ) มาประกอบการพิจารณาสามารถสนับสนุนการคาดการณ์ของการกระจายสถานที่ให้บริการในภูมิประเทศดินเพาะปลูกข้าว ถดถอย-kriging (Odeh et al., 1995 บิชอปและ McBratney 2001 และ Hengl et al., 2004) รวมทั้ง (i) การถดถอยของเป้าหมาย (ดิน) ตัวแปรขึ้นอยู่กับข้อมูลเสริม (เช่นภูมิประเทศคุณลักษณะและ / หรือ ข้อมูลการสำรวจระยะไกล) ที่ใช้เป็นตัวแปรร่วมและ (ii) kriging ของเหลือถดถอย วิธีการที่จะขึ้นอยู่กับความคิดที่ว่าองค์ประกอบที่กำหนดของตัวแปรเป้าหมายจะแสดงโดยรูปแบบการถดถอยในขณะที่คลาดเคลื่อนอธิบายที่แตกต่างกันตำแหน่ง แต่ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบ (ดู Odeh et al., 1995 และ McBratney et al., 2000 สำหรับรายละเอียด) . สำหรับขนาดภูมิทัศน์วิเคราะห์ตัวอย่างดินจากพื้นที่การศึกษา 18 กิโลเมตร 2 ที่ได้รับต่อไปนี้กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างที่รวมทั้งการสุ่มตัวอย่างตารางเป็นประจำ 150 เมตร× 150 เมตรตาราง (n = 212) และการสุ่มตัวอย่างโซ่ (ระยะทาง 30-50 เมตรการสุ่มตัวอย่าง ) พร้อมสองโทโปลำดับ (Catena; n = 73 และ Catena B; n = 46) วิ่งขนานไปกับลาดลาดชันสูงสุด สำหรับการวิเคราะห์ขนาดสนามที่เราใช้ปกติ 3.75 เมตร× 3.75 ตารางเมตรตัวอย่างดินที่ถูกนำมาจากสามนาข้าวที่ตั้งอยู่ที่ด้านล่างลาดกลางและตำแหน่งด้านบนของ Catena A. ตัวอย่างดินอากาศแห้งและวิเคราะห์ต่อมาสำหรับข้าว การกระจายขนาดไม่ว่าดินอินทรีย์ไนโตรเจนทั้งหมดเป็นไปตามมาตรฐาน DIN / ISO สถานที่จุดตัวอย่างทั้งหมดถูกอ้างอิงทางภูมิศาสตร์โดยใช้ตัวรับสัญญาณ GPS GARMIN-76 ภาพรวมของสถานที่เก็บตัวอย่างจะได้รับใน
การแปล กรุณารอสักครู่..
วัสดุและวิธีการ
2.1 . ขนาดเปลี่ยนวิธี
องค์ประกอบกลางของการวิจัยคือการวิเคราะห์ในกระบวนการและโครงสร้างของภูมิประเทศกับนาข้าวจากมุมมองที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้ข้อมูลและกลยุทธ์การจัดการลุ่มน้ำอย่างเชื่อฟัง และดินผสมน้ำและ interrelations ผ่าตัดขนาดรวม . ในวิธีการ ' ลง 'เริ่มต้นที่พื้นที่ลุ่มน้ำขนาดจากระยะไกลได้ โครงสร้างและองค์ประกอบของพื้นที่การปลูกข้าว และที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่และเวลาของรูปแบบลักษณะทางกายภาพของดินและสารเคมีภายในเขตข้อมูลความหลากหลายของหลักดินทางอุทกวิทยา คุณภาพน้ำพารามิเตอร์ที่สำคัญและปัญหาข้าวยากหมากแพงจะตรวจสอบ กระบวนการจากการวิเคราะห์ที่พีดอน หลักดินรวมและย่อยรวม ( microhabitats ) ระดับเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนารูปแบบการติดตั้งใช้งานและการประเมินผล การวิเคราะห์แบบจำลองเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานเพื่อตรวจสอบความเกี่ยวข้องของกระบวนการที่ระบุว่าเป็นปฏิบัติการที่ 1 ระดับในระดับอื่น แผนผัง เพื่ออธิบายกระบวนการในแต่ละขนาดเงื่อนไขขอบเขตที่กําหนดไว้ในหน้าขนาดใหญ่ในขณะที่พารามิเตอร์จะถูกเรียกจากหน้าเล็กขนาด
คือ ดินคุณลักษณะ และกระบวนการต่าง ๆที่ใช้ภายในโครงการมีศักยภาพการขับขี่ให้ผลผลิตข้าวที่เว็บไซต์ ดังนั้น ผลผลิตพืชยังมุ่งที่ผลการประเมินศักยภาพผลผลิตข้าวเปลือกทัศนียภาพ
ตัว .สันปันน้ำและ Catena ขนาด
แบบจำลองของกระบวนการทางอุทกวิทยา เช่น การประเมินศักยภาพผลผลิตพืชต้องการข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับการกระจายทางกายภาพ และทางเคมีของดินในพื้นที่โดยเฉพาะระดับจนถึงวันนี้เป็นที่รู้จักกันเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับความสัมพันธ์พื้นฐานการกระจายเชิงพื้นที่ของดิน และลักษณะทางอุทกวิทยา ในเด็กใช้อย่างเข้มข้นละเอียดโครงสร้างระเบียงทัศนียภาพ ( Yanai et al . , 2001 , โดเบอร์แมน et al . , 2002 และ Schouwenberg และพืช , 2004 )
2.1 . ขนาดเปลี่ยนวิธี
องค์ประกอบกลางของการวิจัยคือการวิเคราะห์ในกระบวนการและโครงสร้างของภูมิประเทศกับนาข้าวจากมุมมองที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้ข้อมูลและกลยุทธ์การจัดการลุ่มน้ำอย่างเชื่อฟัง และดินผสมน้ำและ interrelations ผ่าตัดขนาดรวม . ในวิธีการ ' ลง 'เริ่มต้นที่พื้นที่ลุ่มน้ำขนาดจากระยะไกลได้ โครงสร้างและองค์ประกอบของพื้นที่การปลูกข้าว และที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่และเวลาของรูปแบบลักษณะทางกายภาพของดินและสารเคมีภายในเขตข้อมูลความหลากหลายของหลักดินทางอุทกวิทยา คุณภาพน้ำพารามิเตอร์ที่สำคัญและปัญหาข้าวยากหมากแพงจะตรวจสอบ กระบวนการจากการวิเคราะห์ที่พีดอน หลักดินรวมและย่อยรวม ( microhabitats ) ระดับเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนารูปแบบการติดตั้งใช้งานและการประเมินผล การวิเคราะห์แบบจำลองเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานเพื่อตรวจสอบความเกี่ยวข้องของกระบวนการที่ระบุว่าเป็นปฏิบัติการที่ 1 ระดับในระดับอื่น แผนผัง เพื่ออธิบายกระบวนการในแต่ละขนาดเงื่อนไขขอบเขตที่กําหนดไว้ในหน้าขนาดใหญ่ในขณะที่พารามิเตอร์จะถูกเรียกจากหน้าเล็กขนาด
คือ ดินคุณลักษณะ และกระบวนการต่าง ๆที่ใช้ภายในโครงการมีศักยภาพการขับขี่ให้ผลผลิตข้าวที่เว็บไซต์ ดังนั้น ผลผลิตพืชยังมุ่งที่ผลการประเมินศักยภาพผลผลิตข้าวเปลือกทัศนียภาพ
ตัว .สันปันน้ำและ Catena ขนาด
แบบจำลองของกระบวนการทางอุทกวิทยา เช่น การประเมินศักยภาพผลผลิตพืชต้องการข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับการกระจายทางกายภาพ และทางเคมีของดินในพื้นที่โดยเฉพาะระดับจนถึงวันนี้เป็นที่รู้จักกันเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับความสัมพันธ์พื้นฐานการกระจายเชิงพื้นที่ของดิน และลักษณะทางอุทกวิทยา ในเด็กใช้อย่างเข้มข้นละเอียดโครงสร้างระเบียงทัศนียภาพ ( Yanai et al . , 2001 , โดเบอร์แมน et al . , 2002 และ Schouwenberg และพืช , 2004 )
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- Effect of One-Year Exercise Programme on
- Go off
- ต่อไป
- ระบบไหลหายใจ
- เลี้ยวซ้าย แล้วเลี้ยวขวาตรงหัวมุมถนน ข้า
- Several sources of data were collected d
- ทะเลาะ
- for what is homework
- ระบบไหลหายใจ
- What have pen
- น่าตกใจที่ฉันสอบตก
- เมื่อก่อน
- เพราะพิษตะกั่วที่สะสมยังส่งผลกระทบทั้งต่
- Madonna’s music videos. The creation of
- Gleaming
- ฉันฝึกงานในแผนก
- Water-Colourist
- Poplar and maize cultivations are prefer
- The follicle cells havean oval shape. It
- ภาษีโรงเรือน ภาษีบำรุงท้องที่เกี่ยวกับกา
- by the personalized nature of the decisi
- After I have watched the video of your g
- ต่อไป
- Poplar and maize cultivations are prefer
