潮褐土土壤养分的空间分布特征

应用主成分分析方法和地统计学方法,对河北省栾城县一15hm2试区里潮褐土全氮、全磷、有机质、速效磷、速效钾、碱解氮、NH 3-N等土壤养分含量的空间变异规律进行了定量分析。为实现土壤养分的精准管理和4-N和NO-变量平衡施肥提供了科学依据。     

一种基于主成分分析的异常点挖掘方法

在对现有异常点挖掘算法分析的基础上,给出了一种异常点挖掘的新方法一基于主成分分析方法,该方法先用基于密度的聚类算法进行聚类,然后把不包含在任何聚类中的周围稀疏的样本对象用主成分分析（PCA）方法进行检验,确定是否为异常点,并通过实验数据验证了算法的可行性和有效性。     

应用二次回归肥料试验"3414"设计配置多种肥料效应函数功能的研究

在现代二次回归肥料设计中,“3414”设计,除具有其他二次回归设计所共有的优点外,还具有其独特的优点,既可配置3类7种肥料效应函数的功能。对于N、P、K三因素的肥料试验,首先可配置N、P、K三因素二次肥料效应函数,其次尚可配置NP、NK、PK三种二次肥料效应函数,此外还可配置N、P、K三种一元二次肥料效应函数。这样可从3类7种肥料效应函数中为研究者提供多种施肥信息,大大提高了试验成功率与试验精度。     

主成分分析法与逐步聚类法在树种分类中的应用

林业生产中,表示某一树种性状的指标众多,而不同指标间可能存在相关性,。本文运用主成分分析的方法对众多指标进行了降维综合处理,结合逐步聚类法模型对主成分分析得到的结果进行分类,最后运用计算机技术,实现上述处理过程,并为树种分类提供了一种新的方法。     

基于多元统计分析的小麦籽粒分类方法研究

小麦籽粒是培育优良品种的基础,提高小麦籽粒识别准确率可有效提高育种效率,提高粮食产量。因此,提出了一种基于多元统计分析的小麦籽粒分类方法,以提高小麦籽粒识别准确率。该方法以3种不同品种小麦的籽粒数为数据集,分别利用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）和谱系聚类法对数据集进行降维、分类,实现对3种不同品种小麦籽粒的分类。     

樱桃根际土壤酶活性与土壤养分动态变化及其关系研究

通过盆栽试验研究了樱桃根际脲酶、磷酸酶活性与氮、磷、钾动态变化及其相互关系。结果表明,生长季前期樱桃根际脲酶、磷酸酶活性明显提高,根际酶活性显著高于根外,随物候期进展土壤酶活性及R/S值逐渐降低。氮、磷、钾元素在年生长周期内整体上呈下降趋势,生长季前期根际全氮、碱解氮及全磷亏缺明显,而根际有效磷、速效钾明显富集,这种作用亦随物候期进展逐渐减弱。土壤脲酶、磷酸酶活性与氮磷钾土壤营养元素含量间存在着一定的相关性,以春梢停长期相关程度最高。     

多代表点特征树与空间聚类算法

空间数据具有海量、复杂、连续、空间自相关、存在缺损与误差等的特点，要求空间聚类算法具有高效率，能处理各种复杂形状的簇，聚类结果与数据空间分布顺序无关，并且对离群点是健壮的等性能，已有的算法难以同时满足要求。本文提出了一个适合处理海量复杂空间数据的数据结构一多代表点特征树。基于多代表点特征树提出了适合挖掘海量复杂空间数据聚类算法CAMFT，该算法利用多代表点特征树对海量的数据进行压缩，结合随机采样的方法进一步增强算法处理海量数据的能力；同时，多代表点特征树能够保存复杂形状的聚类特征，适合处理复杂空间数据。实验表明了算法CAMFT能够快速处理带有离群点的复杂形状聚类的空间数据，结果与对象空间分布顺序无关，并且效率优于已有的同类聚类算法BLRCH与CURE。     

核函数在划分聚类中的应用与实现

聚类是数据挖掘的一种重要方法,核函数是能够将低维不可分的数据映射到高维空间进行线性可分时能够降低数据处理难度的重要手段。介绍了聚类算法和核函数的特点。通过引入基于核函数的相似性测度,对k-平均聚类算法和围绕中心点的划分(PAM)算法在Matlab上做了改进和实现。     

基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

为解决支持向量机（SVM）在处理无标签数据多类分类上的难题,提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的无标签数据多类分类算法。该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分类。首先采用主成分分析作数据预处理,提取输入数据的统计特征值,得到主成分特征指标输入到SVDD分类器进行多类聚类分类。以珠三角地区物流中心城市分类评价为研究对象,实证结果表明,采用主成分分析降低了数据维度,有效浓缩了评估信息,SVDD分类器很好地区分了各中心城市,实现了多类分类的目的。     

海伦黑土有机碳和速效养分空间异质性分析

应用地统计学的方法结合GIS空间分析技术,对海伦市黑土农田区域采集的65个耕层(0~20cm)土壤样本进行了数据处理,并对其全碳、碱解氮、速效磷和速效钾含量的空间分异特征进行了研究和探讨。结果表明,海伦黑土全碳、碱解氮和速效钾半变量函数曲线的理论模型符合高斯模型,速效磷的理论最佳模型为球状模型。全碳、碱解氮和速效磷表现为中度空间相关,其空间变异受结构性因子和随机因子的影响各占一半。速效钾属于高度空间相关,其变化主要受结构性因子的影响。土壤全碳与碱解氮具有显著的正相关,二者在空间分布上吻合度较高。全碳和碱解氮都与速效钾呈显著负相关。地统计学分析土壤养分的空间变异特征和1978年海伦县自然资源综合考察对黑土农田土壤肥力调查的结果具有相同的异质性。利用地统计学分析的方法,对区域农业生产合理布局、综合治理水土流失都具有重要的意义。     

几种土壤生物因子对土壤养分的影响

试验研究了在果树—牧草间作模式下土壤中纤维分解菌、硅酸盐细菌以及蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶、纤维分解酶、多酚氧化酶对土壤中N、P、K全量养分、速效养分和有机质的影响,并通过通径分析发现:脲酶、硅酸盐细菌、纤维分解酶是促进有机质积累的主要生物因素,蔗糖酶是影响N、P、K速效养分的最主要因子,过氧化氢酶、多酚氧化酶、纤维分解菌只是选择性地对有机质的积存和N、P、K速效养分的形成起作用。     

数值分类在关中地区土壤分类中的应用

选取关中地区12个土壤剖面的15个理化指标,应用主成分分析方法和聚类分析方法对土壤进行了数值分类。研究结果表明,前4个主成分的累计贡献率达到86.41%,取阈值T=4.0,供试12个剖面划分为3类,不同类群之间土壤特性差异明显,类群内部土壤特性相似。数值分类结果与系统分类结果比较,虽然个别土壤的类别出现较大差异,但分类结果基本一致,说明数值分类应用于关中地区土壤分类是切实可行的。     

安徽省土壤钾素供应状况与钾肥效应分析

本文对安徽省1985年以来在淮北地区、江淮之间和沿江江南(包括皖南山区)三大农业区域的主要土壤和作物的140个钾肥试验结果进行了分析,结果表明:全省由北向南土壤速效钾含量逐渐降低,而钾肥肥效逐渐增加。施钾肥有效率以花生、紫云英、烟草和红麻最高,其次是水稻、玉米、麦类和油菜,而棉花和大豆较低。全省土壤有效钾临界值为80mg/kg,淮北地区土壤有效钾低于120mg/kg时施钾有效。随着钾肥用量增加,作物产量出现报酬递减现象,作物施钾的增产潜力以烟草、紫云英、红麻和麦类作物较大,花生、油菜、玉米和棉花等相对较小。     

豫东沙区冬小麦套作花生轮作制度中磷肥分配施用效果的研究

在豫东沙区进行冬小麦套作花生轮作制度中磷肥分配施用效果试验。结果表明:冬小麦套作花生生长周期中土壤速效磷的变化规律为“冬低夏高”,最低值出现在冬小麦出苗至起身期,最高值出现在花生苗期至结荚期,施用磷肥不改变这一规律;施用磷肥具有明显的以磷增氮效应,冬小麦和花生的氮素吸收利用率分别增加7%~20%和12%~24%;在冬小麦套作花生轮作周期中磷肥分配应掌握“重冬轻夏”的原则,但在土壤速效磷含量较低、磷肥相对不足情况下,一次大量集中施用应慎重。