培肥可以提高土壤質(zhì)量,增加糧食產(chǎn)能,是發(fā)展農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和可持續(xù)利用土壤資源的重要措施,快速評估不同培肥措施下土壤質(zhì)量指標(biāo)的改善對于優(yōu)化培肥措施具有重要意義。由于傳統(tǒng)的土壤質(zhì)量評估體系耗時、費力,尋求省時、經(jīng)濟的土壤質(zhì)量分析方法已成為時下研究的熱點。隨著畜牧業(yè)的繁榮,堆肥產(chǎn)業(yè)在中國得到了快速的發(fā)展。因此,快速和精確評估商品有機肥的質(zhì)量具有極為重要的意義。本文以長江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)水稻土為研究對象,采集17種不同施肥處理下共136個土壤樣品在350～2500nm范圍的近紅外光譜,利用偏最小二乘回歸分析結(jié)合交叉驗證法建立了近紅外漫反射光譜與傳統(tǒng)化學(xué)分析方法測得的全碳含量、全氮含量、碳氮比、速效鉀含量、速效磷含量、電導(dǎo)率、土壤pH等土壤指標(biāo)之間的定量分析模型。模型的決定系數(shù)（R2）以及化學(xué)分析值標(biāo)準(zhǔn)差（SD）與模型的內(nèi)部交叉驗證均方差（RMSECV）的比值RSC用于判定建立的模型的好壞。結(jié)果表明：全碳含量、全氮含量、碳氮比和pH模型的R2和RSC分別為：R2=0.94, RSC=4.31; R2=0.95, RSC=4.35; R2=0.97, RSC=5.60; R2=0.92, RSC=3.... 

【文章來源】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 文獻綜述
    1.1 前言
    1.2 近紅外光譜技術(shù)簡介
        1.2.1 近紅外光譜技術(shù)的原理及特點
        1.2.2 近紅外光譜定量分析模型的建立
    1.3 近紅外光譜技術(shù)在土壤質(zhì)量評估領(lǐng)域的應(yīng)用
        1.3.1 化學(xué)指標(biāo)
        1.3.2 生物指標(biāo)
    1.4 近紅外光譜技術(shù)在有機肥質(zhì)量評估領(lǐng)域的應(yīng)用
    1.5 研究的目的與意義
    1.6 技術(shù)路線
第二章 材料與方法
    2.1 土壤質(zhì)量評估
        2.1.1 土壤采集與制備
        2.1.2 實驗室化學(xué)分析
        2.1.3 近紅外光譜分析
        2.1.4 定量分析模型的建立
        2.1.5 定量分析模型的評價標(biāo)準(zhǔn)
    2.2 有機肥質(zhì)量評估
        2.2.1 樣品采集與預(yù)處理
        2.2.2 化學(xué)和生物指標(biāo)測定
        2.2.3 近紅外光譜分析
        2.2.4 偏最小二乘法分析
第三章 近紅外光譜快速評估土壤質(zhì)量
    3.1 材料與方法
    3.2 實驗結(jié)果與討論
        3.2.1 不同施肥處理土壤的近紅外漫反射光譜圖
        3.2.2 不同施肥處理的土壤質(zhì)量相關(guān)化學(xué)分析指標(biāo)
        3.2.3 土壤質(zhì)量指標(biāo)定量模型的建立
        3.2.4 定量校正模型的檢驗
    3.3 本章小結(jié)
第四章 近紅外光譜快速評估有機肥質(zhì)量
    4.1 材料與方法
    4.2 結(jié)果與討論
        4.2.1 有機肥樣品的化學(xué)和生物指標(biāo)
        4.2.2 有機肥樣品近紅外光譜圖
        4.2.3 有機肥質(zhì)量指標(biāo)定量模型校正和驗證結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
全文結(jié)論及創(chuàng)新之處
參考文獻
致謝
碩士在讀期間發(fā)表的論文和申請的專利


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3357031