| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 土壤养分的时空变异研究 | 第16-22页 |
| 1.2.1 时空变异的概念 | 第16-17页 |
| 1.2.2 时间变异在土壤学的应用 | 第17页 |
| 1.2.3 空间变异的研究方法 | 第17-20页 |
| 1.2.4 空间变异的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.5 时空变异的研究进展 | 第21-22页 |
| 1.3 土壤质量评价研究 | 第22-26页 |
| 1.3.1 评价指标体系 | 第22页 |
| 1.3.2 土壤质量评价的步骤 | 第22-24页 |
| 1.3.3 肥力评价的方法 | 第24-26页 |
| 1.3.4 肥力评价研究进展 | 第26页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章研究区概况与研究内容 | 第28-36页 |
| 2.1 研究区概况 | 第28-29页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第28-29页 |
| 2.1.2 自然环境状况 | 第29页 |
| 2.2 资料的搜集与整理 | 第29-32页 |
| 2.2.1 野外调查与采样 | 第29-30页 |
| 2.2.2 采样点样品分析准备 | 第30页 |
| 2.2.3 土壤养分指标的选取与测定 | 第30-31页 |
| 2.2.4 数据分析处理过程 | 第31-32页 |
| 2.3 研究主要内容 | 第32-34页 |
| 2.3.1 建立精准作业区土壤养分和水分数据库 | 第32-33页 |
| 2.3.2 精准作业区土壤养分的时空变异特征研究 | 第33页 |
| 2.3.3 筛选精准作业区农田水分、温度的预测模型 | 第33页 |
| 2.3.4 影响精准作业区玉米产量的多因素分析 | 第33页 |
| 2.3.5 精准作业区土壤肥力分级评价研究 | 第33-34页 |
| 2.4 论文研究的技术路线 | 第34-35页 |
| 2.5 论文主要创新点 | 第35-36页 |
| 第三章 精准作业区土壤养分的空间变异研究 | 第36-58页 |
| 3.1 材料与方法 | 第36-43页 |
| 3.1.1 土壤样品采集 | 第36-37页 |
| 3.1.2 数据判别和研究方法 | 第37-43页 |
| 3.2 结果与分析 | 第43-56页 |
| 3.2.1 土壤属性的基本统计特征 | 第43-47页 |
| 3.2.2 土壤养分空间变异特征 | 第47-51页 |
| 3.2.3 土壤养分趋势面分析 | 第51-52页 |
| 3.2.4 土壤养分空间变异分析 | 第52-54页 |
| 3.2.5 邻近地块土壤养分比较分析 | 第54-56页 |
| 3.3 讨论 | 第56-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 土壤温度与湿度的时间序列模型研究 | 第58-75页 |
| 4.1 材料与方法 | 第58-66页 |
| 4.1.1 数据的来源 | 第58-60页 |
| 4.1.2 研究方法与特点 | 第60-62页 |
| 4.1.3 时间序列预测模型 | 第62-66页 |
| 4.2 结果与分析 | 第66-73页 |
| 4.2.1 土壤温度和湿度时间序列的趋势分析 | 第66-68页 |
| 4.2.2 以小时为单位的预测 | 第68-71页 |
| 4.2.3 以天为单位的预测 | 第71-72页 |
| 4.2.4 不同时段的对比分析 | 第72-73页 |
| 4.3 讨论 | 第73-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 影响精准作业区玉米产量的多因素分析 | 第75-93页 |
| 5.1 材料与方法 | 第75-80页 |
| 5.1.1 数据获得方式 | 第75页 |
| 5.1.2 研究的方法 | 第75-80页 |
| 5.2 结果与分析 | 第80-91页 |
| 5.2.1 玉米产量的时间序列曲线 | 第80-81页 |
| 5.2.2 玉米产量的ARIMA(p,d,q)模型识别 | 第81-84页 |
| 5.2.3 微量元素硼的空间自相关性分析 | 第84-87页 |
| 5.2.4 多年玉米产量时序空变异比较分析 | 第87-91页 |
| 5.3 讨论 | 第91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-93页 |
| 第六章 数据挖掘方法在土壤肥力评价中的应用研究 | 第93-110页 |
| 6.1 材料与方法 | 第93-99页 |
| 6.1.1 数据来源与指标选择 | 第93页 |
| 6.1.2 主成分析方法与原理 | 第93-96页 |
| 6.1.3 聚类分析方法与原理 | 第96-99页 |
| 6.2 结果与分析 | 第99-109页 |
| 6.2.1 主成分析的结果 | 第99-106页 |
| 6.2.2 建立数据库 | 第106-109页 |
| 6.3 讨论 | 第109页 |
| 6.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 第七章结论与展望 | 第110-113页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第110-112页 |
| 7.2 研究展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 作者简介 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |