[发明专利]一种黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法有效
申请号: | 201410077695.3 | 申请日: | 2014-02-28 |
公开(公告)号: | CN103837664A | 公开(公告)日: | 2014-06-04 |
发明(设计)人: | 程积民;李伟;井赵斌;金晶炜;邱莉萍;杨云贵;杨培志 | 申请(专利权)人: | 西北农林科技大学 |
主分类号: | G01N33/24 | 分类号: | G01N33/24;G01B11/28 |
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地址: | 712100 陕西省杨凌西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 黄土 天然 草地 土壤含水量 简易 测定 方法 | ||
技术领域
本发明涉及土壤检测领域,尤其涉及一种黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法。
背景技术
随着黄土区退耕还林草工程的实施,黄土区天然草地植被和土壤质量恢复成效显著;水分是土壤的一个重要组成部分,它不仅影响土壤的物理性质,同时也是构成土壤肥力的一个重要的因素,是一切植物赖以生存的基本条件。
现有技术中测定土壤含水量的方法有很多,如烘干法、电阻法、中子仪法、γ射线(透射)法、时域反射仪(TDR)等,但由于土壤结构、质地和容重的变异性等原因,使得任何一种方法在测定含水量时,都存在一定的误差。
烘干法是测定土壤含水量最普遍的方法,缺点是费时、费力,综合费用并不低,取样会破坏土壤,深层取样困难,定点测量时不可避免由取样换位而带来误差;电阻法有滞后作用,测量范围一般只能到100kPa,干燥后电阻块与土壤接触不好,灵敏度非常低;中子仪测定土壤水分含量时,室内外曲线差异较大,且田间不同的土壤物理性质会造成曲线较大的移动,研究表明中子仪垂直分辨率较差同时中子仪价格昂贵,存在潜在的辐射危害,因此不能广泛应用;γ射线法与中子仪法同样存在安全问题,使其应用不便;TDR仪测定的土壤表层的含水量比中子仪所测定的精度要高得多,但不适宜盐碱土土壤测量。
鉴于上述缺陷,本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本创作。
发明内容
本发明的目的在于提供一种黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法,用以克服上述技术缺陷。
为实现上述目的,本发明提供一种黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法,
该具体过程为:
步骤a,采集黄土区天然草地的植物叶片;
步骤b,用扫描仪将采集的所述植物叶片转化为图像;
步骤c,利用图像分析软件计算其叶面积,扫描之后的在烘箱中烘干后,测定其干重,计算每个物种的比叶面积;
步骤d,收集所述黄土区草地土壤表层0-10cm含水量,并结合已获得的植物叶片的比叶面积,建立回归方程;
在该步骤中,通过测定黄土区天然草地,共15个典型代表样地的常见优势植物叶片的比叶面积并同时收集这些采样点的土壤表层0-10cm处的含水量,并建立二者的线性回归方程。
进一步,在上述步骤d中,建立的线性回归方程为:Y=0.0774X+7.8379其中,Y代表土壤表层含水量(%),X代表叶片的比叶面积(cm2/g)。
进一步,在上述步骤c中,所述烘箱设定温度为80℃,烘干48h;所述比叶面积为叶面积除以叶干重。
进一步,在上述步骤a中,采集的所述植物叶片不包括叶柄,每种植物10片叶片。
与现有技术相比较本发明的有益效果在于:本发明测得的土壤含水量数据也较常规方法测得的数据准确和可靠;通过测定植物叶片的比叶面积间接测定土壤含水量,可最大程度的避免常规土壤含水量测定方法的弊端。
在不破坏土壤原始结构、避免常规的土壤水分测定弊端的同时,通过测定植物叶片的比叶面积,迅速计算出土壤含水量。该方法简单,易行,较常规方法测得的数据准确和可信。
附图说明
图1为本发明黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法的流程图;
图2为本发明的线性回归方程的示意图。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。
本发明黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法,建立了黄土区天然草地植物叶片比叶面积和土壤含水量之间的回归方程。
请参阅图1所示,其为本发明黄土区天然草地土壤含水量的简易测定方法的流程图,该具体过程为:
步骤a,采集黄土区天然草地的植物叶片;
黄土区天然草地包括草甸草原、典型草原、荒漠草原,所述植物叶片不包括叶柄,每种植物10片叶片;
步骤b,用扫描仪将采集的所述植物叶片转化为图像;
步骤c,利用图像分析软件计算其叶面积扫描之后的在烘箱中烘干后,测定其干重,计算每个物种的比叶面积;
所述烘箱设定温度为80℃,烘干48h;所述比叶面积为叶面积除以叶干重,如下述公式所示:
步骤d,收集所述黄土区草地在垂直剖面上的土壤含水量,并结合已获得的植物叶片的比叶面积,建立回归方程。
本发明通过测定黄土区天然草地(共15个典型代表样地)的常见优势植物叶片的比叶面积并同时收集这些采样点的土壤表层0-10cm处的含水量,并建立二者的线性回归方程。
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