【摘 要】
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以南京市高淳区青山茶场典型坡面为例,布设39个土壤含水量监测样点。在土壤水分时间稳定性和层次聚类分析的基础上,选取典型监测样点组合,采用逐步多元线性回归构建各样点土
【机 构】
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中国科学院流域地理学重点实验室,中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京市土地整理和集体土地征收管理中心,
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以南京市高淳区青山茶场典型坡面为例,布设39个土壤含水量监测样点。在土壤水分时间稳定性和层次聚类分析的基础上,选取典型监测样点组合,采用逐步多元线性回归构建各样点土壤含水量与典型监测样点土壤含水量的定量关系,并利用其预测不同时期各样点的土壤含水量。结果表明,10号样点的土壤水分随时间变化的波动最为剧烈,而40和17号样点则分别反映了研究区的平均和最高土壤水分状况;当仅监测7、9、10、13、17和40号样点时,34个样点回归模型的R2值大于0.80;利用三次不同时期的土壤含水量监测数据对模型进行验证,发现土壤含水量预测值和实测值十分接近,RMSE值均低于0.9 m3m-3。因此,该土壤水分优化监测方法可以在大大削减野外监测工作量的同时保证监测的效率。
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