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J-GLOBAL ID:201902285210168677   整理番号:19A0360690

客観的モデルと地球統計学的手法に基づくポルトガルのMontadoにおける牧草地土壌肥沃度の推定とマッピング【JST・京大機械翻訳】

Estimating and mapping pasture soil fertility in a portuguese montado based on a objective model and geostatistical techniques
著者 (3件):
資料名:
巻: 157  ページ: 500-508  発行年: 2019年 
JST資料番号: T0337A  ISSN: 0168-1699  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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牧草地土壌は高い空間的変動性を示すことができ,それは異なる圃場内地域の収量ポテンシャルを適切に管理するために特性化されるべきである。したがって,牧草地の肥沃度を推定し,その後,その空間パターンを分析するための客観的方法論を提案する目的で,確率的Raschモデルの定式化は牧草地における新しいアプローチを構成する。本研究では,事例研究を行い,提案した方法を説明した。結果として,いくつかの土壌サンプル(34)を取り,異なる土壌特性(砂,シルト,粘土含有量,有機物,リン,カリウム,水分含有量,土壌見掛け電気伝導率,標高,傾斜)を測定した後,Raschモデルの使用は,地球統計アルゴリズムを用いて計算でき,圃場全体の空間分布を地図化できる。データが合理的にモデルに適合することを検証した後,Raschモデルの主な出力は牧草地肥沃度と土壌肥沃度に対するそれらの影響による土壌特性の別の順位付けによるすべてのサンプリング場所のランク付けであり,地形特性(斜面と標高)は最も影響力があった。その後,通常のクリギングアルゴリズムを用いて牧草地全体を通して土壌肥沃度を推定し,確率クリギングアルゴリズムを用いて牧草地肥沃度の危険性評価のための情報を提供し,両方とも均一ゾーンを描くための基礎を作成した。最後に,サンプリング点における植生指数と牧草収量データを用いて,以前に決定された2つのゾーンが異なることをチェックした。牧草システムにおける地域差の分析は,関連する環境,経済,およびエネルギー利益により,入力の最適な応用とより費用効果の高い管理をもたらすことができる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
土壌の肥沃性  ,  土壌管理 

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