土壤有机质

应用小波分析从高光谱数据中提取特征波段，建立了土壤有机质含量的估测模型，该模型能够有效预测土壤有机质含量。

丘陵地区的土壤有机质研究挺有意思的，尤其是在像重庆市彭水县这样复杂地形下。这里的研究采用了传统统计学和地统计学方法，了土壤有机质的空间变异特征。研究结果显示，土壤有机质的平均含量为 26.99g/kg，属于中等变异强度。最有意思的是，研究还应用了普通 Kriging 插值法，对该地区土壤有机质的空间分布进行预测，发现变异主要沿西南到东北方向扩展，跟地形和人为活动有关系。如果你对土壤研究、空间感兴趣，可以深入了解这篇研究。

高光谱数据可能存在冗余问题，降低光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度有影响。实验结果表明，黑土有机质预测最优模型的光谱分辨率为50nm，低于高光谱遥感波段设置，略高于多光谱传感器波段设置。黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量，模型决定系数R2=0.799，RMSE=0.439。该研究为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制和传感器波段设置提供理论依据。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

优化酯太发射药中NG、TBCN、C2、DBP组分分析方法，简化操作，提升结果稳定性，与原企标方法一致。

唐立模、厉凯利用三维粒子图像示踪测速技术，对不同泥沙粒径、比重和水力比降条件下推移质颗粒的三维运动速度进行了测量，并进行了概率密度分析。

土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。

国际土壤水分监测网络持续发展，提供全球土壤水分数据，助力研究和应用。

生态脆弱矿区煤炭开采导致表层土壤含水量变化，与地表采煤沉陷动态裂缝发展规律一致。地裂缝出现后表层含水量逐渐减少，初次闭合时回升，再次开裂时下降。裂缝对表层土壤含水量影响范围约为 70 cm，距离裂缝越近影响越明显。裂缝开闭对土壤微结构产生影响，影响土壤水分蒸发和渗透。裂缝闭合后，土壤含水量将恢复至采前水平。

现有几种起动公式中的K值不能准确预测长江宜昌站沙质推移质输沙规律。本研究通过统计分析宜昌站1956年至1964年和1973年至1974年的246组沙质推移质实测水力泥沙因子数据，将沙质泥沙简化为均匀沙进行处理，从均匀沙的起动特点出发，推导出宜昌站沙质推移质的起动公式。新公式中的K值随流量变化呈指数分布，建立了适合宜昌站的沙质推移质输沙率公式，并用1975年的实测数据验证了公式的有效性。