检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:谭万能[1] 李志安[1] 邹碧[1] 丁永祯[1]
出 处:《热带地理》2005年第4期307-311,共5页Tropical Geography
基 金:中国科学院知识创新工程方向性项目(KSCX2-SW-133);国家自然科学基金项目(30170191);广东省自然科学基金项目(20000976;003031);华南植物研究所所长基金
摘 要:地统计学目前在土壤科学中得到广泛的应用和发展,成为认识土壤特征的一个重要工具。地统计学的空间变异函数和克里格插值等方法是土壤性状分析的主要手段,空间变异函数主要用于描述土壤理化性状空间变异特性,不同的插值方法可优化田间试验设计和田间采样方案,克里格插值方法则特别适用于未测量点土壤属性值的估测等。近年插值方法又被广泛应用于确定区域土壤环境容量和土壤质量标准,随机模拟则用于对土壤特性进行不确定性估计等。因而,地统计学方法对我国大量土壤学资料的整合与分析具有极大的应用前景。Geostatistics is widely used in soil science and has become an important tool to characterize soil properties. Semivariograms and Kriging play a principal role in this field. Semivariograms can be used to analyze the spatial patterns of physical or chemical attributes of soil. Kriging spatial interpolation is often employed in experiment design and soil sampling strategy. On the based of the analysis of spatial correlation between the observations from diffevent places, Kriging technique is also used to estimate the unsampled positions. Recently, spatial interpolation is widely used to assess soil quality and environmental capacity, and stochastic simulation to assess the uncertainty of soil properties.
分 类 号:S114[农业科学—农业基础科学]
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