中国土壤
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《中国土壤》系开放获取期刊,主要刊登我国土壤科学及与其相关学科的论著、试验研究报告、研究简报、研究通讯、研究方法等。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论该领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3079-1502

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  • 生物炭对镉污染土壤有效态镉及土壤酶活性的影响 下载:86 浏览:486
  • 王垚 胡洋 马友华 李江遐 《中国土壤》 2020年6期
  • 摘要:
    为研究添加生物炭对两种镉(Cd)污染土壤(分别采自安徽铜陵和江西萍乡)pH,土壤有效镉和土壤酶活性的影响,在两种Cd污染的土壤中添加不同量的生物炭,分别在培养20天和180天测定土壤pH,土壤有效态Cd和酶活性,初步探讨了生物炭对两种镉污染土壤酶活性和土壤有效Cd的影响。结果表明,随着生物炭量的增加均能降低两种土壤中有效态Cd含量,且在萍乡土壤上钝化效果更明显;在培养初期,土壤pH值随着生物炭量的增加逐渐增加,但培养180天后,添加生物炭后的两种土壤pH值较对照组无显著变化;在整个培养期,土壤酸性磷酸酶活性随生物炭量的添加受到抑制外,土壤脲酶和蔗糖酶的酶活性均增加,而过氧化氢酶含量在铜陵土壤上呈现出显著的升高趋势,但在萍乡土壤上则出现了降低。
  • 中国耕地利用集约化研究的热点与趋势——基于CiteSpace的知识图谱分析 下载:86 浏览:467
  • 辛宗斐1 吕晓1,2 彭文龙1 牛善栋2 《中国土壤》 2020年6期
  • 摘要:
    为探寻近年来我国耕地利用集约化研究的热点与趋势,进一步深化相关研究,推动耕地可持续利用,采用文献分析法、归纳总结法、基于Cite Space的知识图谱分析法,以中国知网(CNKI)收录的主要中文学术文献为基础,分析了我国耕地利用集约化领域研究的热点与趋势。研究发现:①早期研究主要基于经济学视角,强调投入-产出效益,内容以农业集约经营的现实意义、农业目标、实现途径等理论为主;随着实证研究逐渐深入,基于多种模型方法的结合与应用,围绕结构特征、评价体系、空间差异、驱动机制、政策调控等方面展开了进一步探索;多学科视角下的理论、实证研究进一步丰富了其研究内涵。②微观尺度影响耕地利用集约化的驱动力主要是农户主体的经济效益,区域尺度则表现为社会经济、耕作制度等,且各省市间驱动力差异性显著。③基于国家、省域层面的大尺度与地市、县域中尺度研究较丰富,农户、地块微观尺度的研究相对较少且区域间分布不均。④随着大数据等新技术的兴起,传统研究受到较大冲击、近年来发表论文的数量明显下降。未来耕地利用集约化研究应积极推进多学科交叉,充分发挥大数据等新技术优势,探索新模型、新方法,以回应生态文明建设、绿色发展、可持续集约化等社会需求,为社会经济可持续发展提供理论支持。
  • 全球气候变化对草地土壤磷循环的影响研究进展 下载:86 浏览:488
  • 田沐雨1 郭静1 武国慧2 汪景宽1 《中国土壤》 2020年6期
  • 摘要:
    磷是植物生长必需的营养元素,也是陆地生态系统的重要限制因子。全球草地生态系统分布广泛,且大多位于生态脆弱带,易受气候变化的影响。因而,开展全球气候变化背景下草地生态系统土壤磷循环研究,具有重要意义。近几十年来,人们对增温、CO2浓度升高、降水格局改变和氮沉降增加等气候因子对草地生态系统土壤磷组分和磷酸酶活性影响开展了大量研究;本文对这一领域的研究进展进行了综述,并对未来研究方向进行了讨论与展望。
  • 有机肥施用对植烟农田土壤肥力及烟叶质量的影响研究进展 下载:86 浏览:469
  • 王源1 朱毓蓉1 欧阳铖人1 赵正雄1 杨焕文1 王娜1 王戈1 吕芬1 除照丽2 《中国土壤》 2020年6期
  • 摘要:
    烟草是重要经济作物之一,其质量与植株代谢水平和营养状况密切相关。高质量的土壤是提供烟株良好营养状况的前提。为获得高额回报,在烟叶生产中投入大量的化肥,严重威胁烟区土壤质量和生态环境。为保护烟区土壤质量和环境,烟草行业逐渐重视有机肥在烟叶生产中的应用。近年来,有机肥施用效果表明:1)改善土壤理化性状,改变土壤微生物环境,增加土壤有机质和养分含量等改善植烟土壤肥力;2)促进烤烟生长,改善烟叶光合特性,改善烟叶外观及内在质量。但是,有机肥施用在理论研究和在实际生产中仍存在一些问题,本文在总结有机肥对植烟土壤肥力和烟叶质量影响的基础上,提出了有机肥在烟叶生产中需要关注的问题,旨在为今后研究提供参考。
  • 基于极限学习机利用可见-近红外光谱数据判别土壤类型的方法研究 下载:86 浏览:476
  • 董伟 李雷 《中国土壤》 2020年6期
  • 摘要:
    为了实现土壤类型的快速无损识别,提出了一种利用可见-近红外光谱、基于极限学习机的土壤类型鉴别方法。首先,获取4种不同类型土壤的320个样本波长在325~1075 nm范围内的可见-近红外光谱数据;其次,用主成分分析的数学方法对数据进行降维处理,最终提取了三个主成分来代表原光谱数据;再次,将320个样本的数据随机分为测试集和预测集两个部分,建立极限学习机模型,利用该模型对土壤类型进行识别。实验结果表明,将极限学习机应用于土壤类型的识别精度可达100%,其训练速度和泛化性优于BP神经网络和支持向量机,能够快速、准确、无损鉴别土壤类型,使用方便,具有推广价值。
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中国土壤  期刊指标
出版年份 2018-2025
发文量 662
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影响因子 0.882
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