Name: use of principal components for scaling up topographic models to map soil redistribution and soil organic carbon
Uploaded: 2018-10-16T14:00:00
Duration: 9 min 44 s
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इस शोध को राष्ट्रीय संरक्षण प्रभाव आकलन परियोजना (NRCS 67-3A75-13-177) के झीलों घटक के सहयोग से USDA प्राकृतिक संसाधन संरक्षण सेवा द्वारा समर्थित किया गया ।

लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

SOLSRएफ मॉडल फील्ड स्केल पर अंशांकन में SPCR मॉडल से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया था । हालांकि, कुछ स्थलाकृतिक मीट्रिक्स, जैसे SPI और CA (r > ०.८०), एक-दूसरे से निकटता से संबंधित हैं । collinearity मॉडल भविष्यवाणियों को अनिश्चितताओं जोड़ सकते हैं । क्योंकि multicollinearity के बीच भविष्यवक्ताओं, इनपुट चर में छोटे परिवर्तन काफी मॉडल भविष्यवाणियों४१को प्रभावित कर सकते हैं । इसलिए, SOLSRएफ मॉडल के लिए अस्थिर हो जाता है और वाटरशेड पैमाने पर समाज घनत्व और मिट्टी पुनर्वितरण दर के सिमुलेशन में कम क्षमता दिखाया । SPCR मॉडल काफी वाटरशेड पैमाने पर समाज के वितरण की भविष्यवाणी में SOLSRएफ मॉडल से बेहतर प्रदर्शन । TPCs पंद्रह स्थलाकृतिक मैट्रिक्स को पारस्परिक रूप से स्वतंत्र (ओर्थोगोनल) घटकों में परिवर्तित करके multicollinearity को समाप्त करना. रूपांतरण ने स्थलाकृतिक मीट्रिक के बीच अंतर्निहित संबंधों का भी पर्दाफाश किया. घटकों के लिए स्थलाकृतिक मैट्रिक्स के उच्च लदान (> ०.३५) द्वारा संकेत के रूप में, TPC1, TPC2, TPC3, TPC6, और TPC7 अपवाह वेग, मिट्टी के पानी की सामग्री, अपवाह मात्रा, प्रवाह विचलन, और प्रवाह त्वरण, क्रमशः के साथ जुड़े थे । मिट्टी पुनर्वितरण दर और समाज वितरण के स्थानिक पैटर्न अत्यधिक मिट्टी के पानी की सामग्री और WCW है, जो फॉक्स और Papanicolaou2, जो कि घिस मिट्टी से प्रदर्शित की अध्ययन के साथ संगत है में अपवाह विचलन के साथ संबंधित थे अंतर्देशीय एक कम राहत कृषि वाटरशेड में प्रवाह विचलन से प्रभावित किया जा सकता है ।
इसके अलावा, SOLSRएफ और SOLSRआर मॉडल से SPCR मॉडल में कम कारक चर से अधिक का खतरा कम-फिटिंग भविष्यवाणी मॉडल४२,४३। वहां सभी SOLSR मॉडल में छह से अधिक चर रहे थे, जो डेटा व्याख्या की कठिनाई बढ़ सकता है और मॉडल सिमुलेशन में उच्च विचरण प्रेरित४१,४४,४५। इस SPCR मॉडल से SOLSR मॉडल द्वारा WCW में कम भविष्यवाणी क्षमता के लिए खाते में हो सकता है ।
स्थलाकृति आधारित SPCR मॉडल मिट्टी पुनर्वितरण और जुड़े समाज गतिशीलता अनुकरण में लाभ है । सबसे पहले, स्थलाकृतिक जानकारी आसानी से DEMs से प्राप्त किया जा सकता है । उच्च स्थानिक संकल्प LiDAR डेटा की हाल ही में वृद्धि की पहुंच में मदद कर सकते है DEM-व्युत्पंन परिदृश्य स्थलाकृति और सीमित क्षेत्र टिप्पणियों के साथ क्षेत्रों में लाभ जांच की सटीकता में सुधार होगा । दूसरा, स्थलाकृतिक मैट्रिक्स और सांख्यिकीय विश्लेषण का एक सेट का उपयोग कर, स्थलाकृति आधारित मॉडल कुशलतापूर्वक मिट्टी पुनर्वितरण और समाज वितरण पैटर्न कर सकते हैं । तीसरा, प्रमुख घटक के आवेदन को प्रभावी ढंग से स्थलाकृतिक मैट्रिक्स के multicollinearity के साथ जुड़े पूर्वाग्रहों को कम करने और stepwise प्रतिगमन मॉडल की स्थिरता में वृद्धि कर सकते है जब एकाधिक स्थानिक तराजू के लिए आवेदन किया ।
हालांकि, SPCA मॉडल चर द्वारा सीमित किया जा सकता है मॉडल विकास के दौरान । यद्यपि पारिस्थितिक अध्ययनों में LiDAR आंकड़ों के अनुप्रयोग में वृद्धि, उपयोगी स्थलाकृतिक जानकारी प्राप्त करने के तरीके अभी तक पूरी तरह से पता नहीं लगाया गया है । इस अध्ययन में, ट्वी और LsRe क्रमशः समाज घनत्व और मिट्टी पुनर्वितरण दरों के साथ सबसे अधिक सहसंबंध दिखाया । हालांकि, अतिरिक्त स्थलाकृतिक चर माना जाता है कि मिट्टी कटाव और सी गतिशीलता समझाने में समान रूप से या अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है । इसके अतिरिक्त, अंय कारकों जैसे प्रबंधन प्रथाओं, जो मिट्टी कटाव परिवर्तनशीलता के कारण हो सकता है, इस अध्ययन में शामिल नहीं थे । उदाहरण के लिए, जब जुताई अधिकतम ढलान की दिशा के समानांतर थी, मिट्टी कटाव slantwise जुताई मिट्टी ढाल४६मोड़ में कटाव के सापेक्ष डबल हो सकता है । इसलिए, विभिंन जुताई प्रथाओं भी SPCR मॉडल की कम भविष्यवाणी क्षमता के लिए एक कारण हो सकता है ।
यह अध्ययन17Catena में प्रकाशित पेपर पर आधारित है । Catena कागज में प्रदर्शन के रूप में मिट्टी आंदोलन और मिट्टी के गुणों पर स्थलाकृतिक प्रभावों के एक यंत्रवत आधारित विश्लेषण के बजाय, यहां हम स्थलाकृतिक मैट्रिक्स को बढ़ाता है और स्थलाकृति आधारित मॉडल के विकास के लिए तरीकों पर ध्यान केंद्रित किया । हम व्यवहार्यता और मिट्टी संपत्तियों की स्थानिक संरचना के अध्ययन में स्थलाकृति आधारित मॉडल का उपयोग करने के लाभों पर चर्चा की । इस बीच, हम ढलान लंबाई कारक और प्रवाह संचय के एल्गोरिदम को अद्यतन करने के द्वारा हमारे मॉडलों में सुधार हुआ । ढलान लंबाई फैक्टर माप के पैमाने पर क्षेत्र के क्षेत्र तक ही सीमित था । इसके अतिरिक्त, नियतात्मक इंफिनिटी एल्गोरिथ्म प्रवाह संचय पीढ़ी के लिए इस्तेमाल किया गया था । ली एट अल में रिपोर्ट की विधि के साथ तुलना में । 17 जो एक नियतात्मक आठ नोड एल्गोरिथ्म के साथ प्रवाह संचय उत्पंन, इंफिनिटी इस अध्ययन में अपनाया एल्गोरिथ्म प्रवाह दिशा कोण में छोरों को कम कर देता है और कम राहत क्षेत्रों४७के लिए एक बेहतर एल्गोरिथ्म साबित हुआ ।
अंत में, हमारे परिणामों के कृषि क्षेत्रों में समाज वितरण और मिट्टी पुनर्वितरण पैटर्न अनुकरण में स्थलाकृति आधारित SPCR मॉडल की व्यवहार्यता प्रदर्शित करते हैं । एक लागत प्रभावी विधि के रूप में समाज के शेयरों और मिट्टी पुनर्वितरण दरों का अनुमान है, यह सीमित प्रेक्षणीय डेटा और निजी सार्वजनिक पहुंच का अभाव भूमि के साथ साइटों के लिए लागू है । भविष्य के अध्ययनों में, पूर्वानुमान मॉडल आगे शोधन और LiDAR डेटा और अतिरिक्त स्थलाकृतिक मैट्रिक्स के शामिल किए जाने की उपलब्धता के साथ सुधार किया जा सकता है । बड़े पैमाने पर मिट्टी संपत्ति नक्शे है कि मॉडलों के आधार पर विकसित किया गया कृषि परिदृश्य में मिट्टी आंदोलन पर स्थलाकृतिक प्रभावों और वाटरशेड और क्षेत्रीय तराजू में समाज के भाग्य अंतर्निहित तंत्र के आगे समझने के लिए नेतृत्व करेंगे ।

मिट्टी पुनर्वितरण (कटाव और जमाव) मिट्टी कार्बनिक कार्बन (समाज) के शेयरों और गतिशीलता पर महत्वपूर्ण प्रभावों डालती है । बढ़ाने के प्रयासों की जांच कैसे समाज अलग है, परिवहन, और परिदृश्य1,2,3पर जमा के लिए समर्पित किया गया है । कार्बन (ग) ज़ब्ती और समाज वितरण गुरुत्वाकर्षण से प्रभावित मिट्टी जल कटाव4,5,6द्वारा प्रेरित आंदोलन प्रेरित कर रहे हैं । खेती खेतों में, जुताई द्वारा मिट्टी translocation एक और महत्वपूर्ण प्रक्रिया सी पुनर्वितरण7,8,9के लिए योगदान है । जुताई कटाव मिट्टी के कणों की एक काफी शुद्ध downslope आंदोलन का कारण बनता है और एक के भीतर क्षेत्र मिट्टी भिंनता10की ओर जाता है । पानी और जुताई कटाव दोनों काफी परिदृश्य स्थलाकृति है, जो कटाव और साठा साइटों11के स्थानों को निर्धारित करता है से प्रभावित हैं । इसलिए, प्रभावी मिट्टी कटाव विनियमन और कृषि भूमि में सी गतिशील जांच मिट्टी के कटाव और आंदोलनों पर स्थलाकृतिक नियंत्रण की एक बेहतर समझ के लिए कहते हैं ।
कई अध्ययनों से मिट्टी पुनर्वितरण और जुड़े समाज गतिशीलता पर स्थलाकृति के प्रभावों की जांचकी है9,12,13,14,15,16, 17. वान डेर पर्क एट अल. 12 ने बताया कि स्थलाकृतिक कारकों मृदा पुनर्वितरण में परिवर्तनशीलता के ४३% की व्याख्या की । Rezaei और Gilkes13 एक छायादार पहलू पर मिट्टी में उच्च समाज पाया, कम तापमान और कम वाष्पीकरण के कारण जब rangelands में अंय पहलुओं की तुलना में । स्थलाकृति ंयूनतम जुताई के साथ उन की तुलना में पारंपरिक जुताई उपचार के साथ कृषि भूमि में मिट्टी पुनर्वितरण पर अधिक महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है, landforms और जुताई प्रथाओं9के बीच बातचीत के कारण । हालांकि, इन निष्कर्षों मुख्यतः क्षेत्र टिप्पणियों, जो एक व्यापक स्थानिक पैमाने पर मिट्टी संपत्तियों की जांच करने में कठिनाइयों वर्तमान से व्युत्पंन थे । वहां एक दबाने के लिए नई रणनीतियों को प्रभावी ढंग से वाटरशेड और क्षेत्रीय तराजू में मिट्टी संपत्तियों के स्थानिक पैटर्न समझ विकसित करने की जरूरत है ।
इस अध्ययन का उद्देश्य मृदा पुनर्वितरण और समाज वितरण का अनुकरण करने के लिए कुशल मॉडलों का विकास करना है । पूर्वानुमान के रूप में स्थलाकृतिक मीट्रिक का उपयोग करके स्थलाकृति आधारित मॉडल मृदा अपरदन और जमाव प्रक्रियाओं को बढ़ाता है । अनुभवजंय-या प्रक्रिया आधारित कटाव मॉडल है कि असतत क्षेत्र नमूने के साथ तुलना में मिट्टी के कटाव अनुकरण करने के लिए18,19, स्थलाकृति आधारित मॉडल डिजिटल से व्युत्पंन स्थलाकृतिक जानकारी के आधार पर विकसित किया जा सकता है ऊंचाई मॉडल (DEMs) उच्च संकल्प के साथ । इस दृष्टिकोण वाटरशेड या क्षेत्रीय पैमाने पर निरंतर मिट्टी संपत्ति सिमुलेशन के लिए अनुमति देता है । पिछले कई दशकों में, स्थलाकृतिक जानकारी की सटीकता में काफी सुधार हुआ है, उच्च संकल्प की बढ़ती उपलब्धता के साथ दूर से डेटा को महसूस किया । हालांकि पिछले अध्ययन स्थलाकृति आधारित मॉडल के लिए मिट्टी की संपत्तियों अनुकरण कार्यरत है12,20,21,22, इन जांच के अधिकांश एक स्थलाकृतिक मीट्रिक या एकल श्रेणी का इस्तेमाल किया स्थलाकृतिक मीट्रिक (स्थानीय, गैर-स्थानीय, या संयुक्त स्थलाकृतिक मीट्रिक) की, जिनके पास मिट्टी के माइक्रोबियल कार्यकलापों पर पर्याप्त रूप से स्थलाकृतिक प्रभावों का अन्वेषण नहीं हो सकता. इसलिए, मृदा अपरदन और सी गतिशीलता पर स्थलाकृति नियंत्रणों की बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए, हमने स्थानीय, गैर-स्थानीय, और संयुक्त स्थलाकृतिक मैट्रिक्स और विकसित बहु-परिवर्तनशील स्थलाकृति-आधारित सहित स्थलाकृतिक मीट्रिक्स का एक व्यापक सेट जांचा मॉडल मिट्टी संपत्ति गतिशीलता अनुकरण करने के लिए । इन मॉडलों के आवेदनों में बेहतर मृदा अपरदन नियंत्रण और कृषि भूमि प्रबंधन के लिए वैज्ञानिक सहायता प्रदान करने की अपेक्षा की जाती है.
स्थलाकृतिक मीट्रिक को सामान्यतः तीन में से किसी एक श्रेणी में वर्गीकृत कर लिया जाता है: a) स्थानीय स्थलाकृतिक मीट्रिक, b) गैर-स्थानीय स्थलाकृतिक मीट्रिक, या सी) संयुक्त स्थलाकृतिक मीट्रिक. स्थानीय स्थलाकृतिक मीट्रिक्स भूमि की सतह पर एक बिंदु की स्थानीय सुविधाओं का संदर्भ देते हैं. गैर-स्थानीय स्थलाकृतिक मीट्रिक चयनित बिंदुओं के सापेक्ष स्थानों को संदर्भित करते हैं. संयुक्त स्थलाकृतिक मीट्रिक स्थानीय और गैर-स्थानीय स्थलाकृतिक मीट्रिक को एकीकृत करते हैं. मिट्टी के कटाव और जमाव को प्रभावित करने वाले स्थलाकृतिक मेट्रिक्स का एक सेट मृदा आंदोलन और सी स्टॉक्स (तालिका 1) पर स्थलाकृतिक नियंत्रणों की जांच करने के लिए इस अध्ययन में उपयोग किया गया था । विशेष रूप से, हम चार स्थानीय स्थलाकृतिक मैट्रिक्स [ढलान, प्रोफाइल वक्रता (P_Cur), योजना वक्रता (Pl_Cur), सामांय वक्रता (G_Cur)], सात गैर स्थानीय स्थलाकृतिक मैट्रिक्स [प्रवाह संचय (एफए), स्थलाकृतिक राहत, सकारात्मक खुलापन (पॉप), ढाल का इस्तेमाल किया ढलान (UpSl), प्रवाह पथ लंबाई (FPL), downslope सूचकांक (DI), जलग्रहण क्षेत्र (सीए)], और तीन संयुक्त स्थलाकृतिक मैट्रिक्स [स्थलाकृतिक नमी सूचकांक (ट्वी), स्ट्रीम पावर इंडेक्स (SPI), और ढलान लंबाई फैक्टर (LS)] ।

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1151px;" width="1150">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td>Light Detection and Ranging (LiDAR) data&#160;</td>
			<td style="width:233px;"></td>
			<td style="width:256px;">http://www.geotree.uni.edu/lidar/</td>
			<td style="width:355px;">Collected from the GeoTREE LiDAR mapping project&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">LECO CNS 2000 elemental analyzer&#160;</td>
			<td>LECO Corp., St. Joseph, MI</td>
			<td style="width:256px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Canberra Genie-2000 Spectroscopy System</td>
			<td>CANBERRA Industries</td>
			<td style="width:256px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:307px;">Geographic positioning system</td>
			<td>Trimble&#160;</td>
			<td style="width:256px;">RTK 4700 GPS</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">ArcGIS</td>
			<td>ESRI, Redlands, CA</td>
			<td style="width:256px;">10.2.2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:307px;">Statistical Analysis System&#160;</td>
			<td>SAS Institute Inc</td>
			<td style="width:256px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="23">
			<td height="23" style="height:23px;">System for Automated Geoscientific Analysis&#160;</td>
			<td>University of G&#246;ttingen, Germany&#160;</td>
			<td>v. 2.2.5, http://www.saga-gis.org/</td>
			<td>GNU General Public License</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

use of principal components for scaling up topographic models to map soil redistribution and soil organic carbon

लैंडस्केप स्थलाकृति एक महत्वपूर्ण मिट्टी गठन को प्रभावित कारक है और पृथ्वी की सतह पर मिट्टी के गुणों का निर्धारण करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, के रूप में यह गुरुत्वाकर्षण चालित मिट्टी अपवाह और जुताई गतिविधियों से प्रेरित आंदोलन नियंत्रित करता है । प्रकाश का पता लगाने के हाल के आवेदन और (LiDAR) डेटा उच्च स्थानिक संकल्प स्थलाकृतिक मैट्रिक्स है कि मिट्टी की संपत्ति परिवर्तनशीलता की जांच करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता पैदा करने के लिए वादा रखती है । इस अध्ययन में, LiDAR डेटा से प्राप्त पंद्रह स्थलाकृतिक मैट्रिक्स मिट्टी के पुनर्वितरण और मृदा कार्बनिक कार्बन (समाज) के स्थानिक वितरण पर स्थलाकृतिक प्रभावों की जांच करने के लिए इस्तेमाल किया गया । विशेष रूप से, हम साइट और वाटरशेड तराजू में स्थलाकृति आधारित मृदा क्षरण और समाज मॉडल विकसित करने के लिए निस्र्पक स्थलाकृति मैट्रिक्स और stepwise प्रमुख घटक प्रतिगमन (SPCR) के लिए स्थलाकृतिक प्रमुख घटकों (TPCs) के उपयोग का पता लगाया । SPCR मॉडल का प्रदर्शन stepwise साधारण कम वर्ग प्रतीपगमन (SOLSR) मॉडल के विरुद्ध मूल्यांकित किया गया था । परिणाम से पता चला कि SPCR मॉडलों के विभिंन स्थानिक तराजू में मिट्टी पुनर्वितरण दर और समाज के घनत्व की भविष्यवाणी में SOLSR मॉडल प्रदर्शन । TPCs का प्रयोग व्यक्तिगत इनपुट चर के बीच संभावित collinearity को हटाता है, और प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) द्वारा आयामी कमी भविष्यवाणी मॉडल को कम करने का जोखिम घटता है । इस अध्ययन के विभिंन स्थानिक तराजू भर में मिट्टी पुनर्वितरण मॉडलिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण का प्रस्ताव है । एक आवेदन के लिए, निजी भूमि के लिए उपयोग अक्सर सीमित है, और प्रतिनिधि अध्ययन साइटों से बड़ी सेटिंग्स है कि निजी भूमि शामिल करने के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है निष्कर्षों एक्सट्रपलेशन की जरूरत है ।

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Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

लैंडस्केप प्रक्रियाओं मिट्टी के गठन के महत्वपूर्ण घटक है और मिट्टी के गुणों और परिदृश्य में स्थानिक संरचना का निर्धारण करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं । हम stepwise प्रमुख घटक प्रतिगमन का उपयोग करने के लिए विभिंन स्थानिक तराजू भर में मिट्टी पुनर्वितरण और मिट्टी कार्बनिक कार्बन की भविष्यवाणी एक नया दृष्टिकोण का प्रस्ताव ।

मिट्टी पुनर्वितरण और मृदा कार्बनिक कार्बन को मैप करने के लिए स्थलाकृतिक मॉडल ऊपर स्केलिंग के लिए प्रमुख घटकों का उपयोग

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

यह विधि कृषि क्षेत्र में महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देने में मदद कर सकती है, जैसे कि लैंडस्केप स्थलाकृति मिट्टी के कटाव और मिट्टी कार्बनिक पदार्थ गतिशीलता को कैसे प्रभावित कर सकती है। इस तकनीक का मुख्य लाभ यह है कि यह सीमित टिप्पणियों वाली साइटों पर लागू होता है, और यह मिट्टी के कार्बनिक कार्बन स्टॉक और मिट्टी पुनर्वितरण प्रक्रियाओं का लागत प्रभावी अनुमान प्रदान करता है। सबसे पहले, जियोट्री लाइट डिटेक्शन और लेकर मैपिंग प्रोजेक्ट वेबसाइट से डेटा एकत्र करें।किसी विशिष्ट क्षेत्र में ज़ूम इन करने के लिए सीमा प्रकार और क्षेत्र का चयन करें। फिर, चयनित अध्ययन क्षेत्र के लिए प्रकाश का पता लगाने और टाइल्स को डाउनलोड करने के लिए एक बहुभुज आकर्षित करें। भौगोलिक सूचना प्रणाली मानचित्रण उपकरण का उपयोग करके कच्चे प्रकाश का पता लगाने और डेटा को लास फ़ाइल में परिवर्तित करें।इसके बाद, विलोम दूरी-भारित इंटरपोलेशन का उपयोग करके तीन मीटर के स्पाईल रिज़ॉल्यूशन के साथ डिजिटल ऊंचाई मॉडल, या डीईएमएस उत्पन्न करें। स्थानीय भिन्नता से जुड़े शोर को कम करने के लिए तीन मीटर डेस को तीन-गिरी कम-पास फ़िल्टर के साथ दो बार फ़िल्टर करें। स्थलाकृतिक मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पहले क्लिक करें आयात/निर्यात अनुभाग में आयात Raster सागा में फ़िल्टर तीन मीटर DEMS आयात करने के लिए ।इसके बाद, फ़िल्टर किए गए डीईएम का उपयोग करके ढलान, पहलू, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ सागा के वक्रता मॉड्यूल पर क्लिक करें, वक्रता से संबंधित मीट्रिक, और सामान्य वक्रता मीट्रिक। सागा के प्रवाह संचय टॉप-डाउन मॉड्यूल पर क्लिक करें, और फ़िल्टर किए गए डीईएम का उपयोग करके प्रवाह संचय मीट्रिक उत्पन्न करने की विधि के रूप में निर्धारक अनंत का चयन करें। इसके बाद, फ़िल्टर किए गए जेड-एक्सिस एम्पलीड इमेज का उपयोग करके सकारात्मक खुलापन मीट्रिक उत्पन्न करने के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ सागा टोमैटोग्राफिक ओपननेस मॉड्यूल पर क्लिक करें।डिजिटल ऊंचाई मॉडल में ऊर्ध्वाधर दूरी के बढ़ने से अपेक्षाकृत सपाट सतह वाली साइटों पर सकारात्मक खुलापन की विशिष्टता में सुधार होता है। फ़िल्टर डेम का उपयोग करके अपस्लप ढलान और ढलान लंबाई कारक मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ सागा के एलएस-फैक्टर फील्ड आधारित मॉड्यूल पर क्लिक करें। इसके बाद, फ़िल्टर किए गए डीईएम का उपयोग करके फ्लो पाथ लेंथ मीट्रिक उत्पन्न करने के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ सागा के फ्लो पाथ लेंथ मॉड्यूल पर क्लिक करें।फ़िल्टर डेम का उपयोग करके डाउनस्ल ढलान इंडेक्स मीट्रिक उत्पन्न करने के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ सागा के डाउनस्ल्लोप डिस्टेंस रेडिएंट मॉड्यूल पर क्लिक करें। अब, सागा गीलापन सूचकांक मॉड्यूल पर क्लिक करें, और फ़िल्टर किए गए डीईएम का उपयोग करके जलग्रहण क्षेत्र और स्थलाकृतिक गीलापन सूचकांक मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए क्षेत्र के प्रकार के रूप में पूर्ण जलग्रहण क्षेत्र का चयन करें। सागा के स्ट्रीम पावर इंडेक्स मॉड्यूल पर क्लिक करें, और फ़िल्टर किए गए डीईएम का उपयोग करके स्ट्रीम पावर इंडेक्स मीट्रिक उत्पन्न करने के लिए क्षेत्र रूपांतरण के रूप में छद्म विशिष्ट जलग्रहण क्षेत्र का चयन करें।इसके बाद, कई त्रिज्या के साथ अधिकतम ऊंचाई नक्शे उत्पन्न करें। तीन गिरी कम पास फिल्टर के माध्यम से दो बार अधिकतम ऊंचाई नक्शे फ़िल्टर करें। राहत नक्शे की एक श्रृंखला प्राप्त करने के लिए फ़िल्टर अधिकतम ऊंचाई नक्शे से फ़िल्टर तीन मीटर DEM घटाना।कई स्थानों पर राहत चर की एक श्रृंखला निकालें। राहतों को स्थलाकृतिक राहत घटकों में बदलने के लिए राहत चर पर प्रमुख घटक विश्लेषण करें। प्रमुख घटकों का चयन करें जो टोग्राफिक राहत मैट्रिक्स के रूप में राहत डेटासेट के 90% से अधिक विचरण की व्याख्या करते हैं।मतलब और मानक विचलन का उपयोग कर सात राहत नक्शे मानकीकरण। संबंधित लोडिंग द्वारा भारित मानकीकृत स्थलाकृतिक राहत के योग से राहत प्रमुख घटक बनाएं। राहत मीट्रिक बनाते समय, त्रिज्या के मनमाने चयन से जुड़ी अनिश्चितताओं को सीमित करने के लिए विभिन्न स्थानिक पैमाने पर राहत छवियां उत्पन्न करना महत्वपूर्ण है क्योंकि मिट्टी के गुणों पर राहत का नियंत्रण राहत के स्थानिक पैमानों से प्रभावित हो सकता है।कई क्रॉपलैंड फील्ड स्थानों का चयन करें जो अध्ययन क्षेत्र की परिदृश्य विशेषताओं और कई प्रतिनिधि छोटे पैमाने पर क्रॉपलैंड क्षेत्रों का पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जिन्हें गहन रूप से नमूना लिया जा सकता है। सभी नमूना स्थान को कोड-आधारित भौगोलिक स्थिति प्रणाली पर अपलोड करें, और शारीरिक रूप से उन्हें क्षेत्र में पता लगाएं। इसके बाद, पुश जांच का उपयोग करके शीर्ष 30 सेंटीमीटर मिट्टी की परत से प्रत्येक नमूना स्थान के लिए तीन नमूने एकत्र करें।भौगोलिक स्थिति प्रणाली का उपयोग कर नमूना स्थानों की भौगोलिक समन्वय जानकारी रिकॉर्ड करें। इसके बाद मिट्टी के नमूने को दो मिलीमीटर स्क्रीन से छलनी करें। सूखने के बाद मिट्टी के नमूनों का वजन करें।नमूना स्थानों और वजन पर कुल नमूना मात्रा का उपयोग कर मिट्टी घनत्व की गणना करें। एक ही स्थान से तीनों नमूनों को मिलाकर मिट्टी का नमूना लें। छलनी मिट्टी के 10 ग्राम उपसंल को रोलर मिल के साथ बहुत बारीक पाउडर में पीस लें।अब, 1350 डिग्री सेल्सियस के तापमान पर सीएन मौलिक विश्लेषक पर दहन के माध्यम से रोलर-मिल्ड नमूने में मिट्टी की कुल कार्बन सामग्री को मापें। एक भट्ठी में मिट्टी कार्बनिक पदार्थ पकाना के बाद, शेष कार्बन का विश्लेषण करके कैल्शियम कार्बोनेट कार्बन सामग्री का अनुमान है। अब, बल्क दो मिलीमीटर मिट्टी के नमूनों को मेरिनेली बीकर्स में रखें, और उन्हें सील करें।बीकर को डिटेक्टर में रखें, और स्पेक्ट्रोस्कोपी प्रणाली का उपयोग करके गामा-रे विश्लेषण के माध्यम से प्रत्येक नमूने की सीज़ियम एकाग्रता को मापें जो तीन उच्च शुद्धता वाले कोक्सियल जर्मेनियम क्रिस्टल से 8, 192-चैनल एनालाइजर में इनपुट प्राप्त करता है। सीज़ियम एकाग्रता उत्पादन रिकॉर्ड करें। अंत में, स्प्रेडशीट ऐड-इन प्रोग्राम में मास बैलेंस मॉडल II लागू करके सीज़ियम इन्वेंट्री का उपयोग करके मिट्टी पुनर्वितरण दर की गणना करें।आयोवा में अखरोट क्रीक वाटरशेड में स्थलाकृतिक जानकारी प्राप्त करने के लिए ४६० फसल क्षेत्र स्थानों को बेतरतीब ढंग से चुना गया था । स्थलाकृतिक मैट्रिक्स और मृदा कार्बन कार्बन घनत्व के बीच सहसंबंध विश्लेषण के परिणाम, मृदा पुनर्वितरण यहां प्रस्तुत किए जाते हैं। स्थलाकृतिक गीलापन सूचकांक और बड़े पैमाने पर स्थलाकृतिक राहत क्रमशः घनत्व और मिट्टी पुनर्वितरण दरों के साथ उच्चतम संबंध दिखाया ।दो मैट्रिक्स के स्थानिक पैटर्न अवसाद क्षेत्र में उच्च मूल्यों और ढलान और रिज क्षेत्रों में कम मूल्यों को दिखाया । हालांकि, दो मैट्रिक्स के बीच मतभेद खाई क्षेत्रों में हुआ, जहां स्थलाकृतिक गीलापन सूचकांक बेहद उच्च मूल्यों का प्रदर्शन किया, लेकिन बड़े पैमाने पर स्थलाकृतिक राहत के मूल्यों आसन्न क्षेत्रों से अलग नहीं थे । स्थलाकृति आधारित मॉडल बनाने के लिए चुने गए पांच स्थलाकृतिक प्रमुख घटक यहां सूचीबद्ध हैं।मिट्टी कार्बनिक कार्बन घनत्व और मिट्टी पुनर्वितरण दरों में परिवर्तनशीलता के 70 और 65% से अधिक क्रमशः पूरे चर के साथ स्टेपवार साधारण कम वर्ग प्रतिगमन मॉडल द्वारा समझाया गया था। कोलिनियर कोवेरिएट वाले मॉडलों के लिए, सिमुलेशन क्षमता पूरे चर मॉडल के साथ स्टेपवाइज साधारण कम से कम वर्ग प्रतिगमन मॉडल की तुलना में थोड़ी कम थी। एसपीसीआर मॉडल के लिए, इसी तरह की सिमुलेशन क्षमता के रूप में स्टेपवाइज साधारण कम से कम वर्ग प्रतिगमन मॉडल के साथ कोलिनियर कोवरिएट हटाया जाता है।एसपीसीआर मॉडल से उत्पन्न मिट्टी पुनर्वितरण और मृदा कार्बनिक कार्बन घनत्व मानचित्रों ने मॉडल सिमुलेशन और फील्ड मापन के बीच लगातार पैटर्न का खुलासा किया। यह तकनीक कृषि के क्षेत्र में शोधकर्ताओं के लिए वाटरशेड और क्षेत्रीय तराजू पर मिट्टी के पुनर्वितरण और कार्बनिक पदार्थ पैटर्न का पता लगाने का मार्ग प्रशस्त करती है । इस तकनीक को प्रकाश का पता लगाने और डेटा को लेकर और अधिक परिष्करण और अतिरिक्त स्थलाकृतिक मैट्रिक्स को शामिल करने के साथ सुधार किया जा सकता है ।

Research

JoVE Journal

Environment

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मृदा में अस्थिर कार्बनिक कार्बन का आकलन अनुक्रमिक धूनी ऊष्मायन प्रक्रियाओं का उपयोग

Management practices and environmental changes can alter soil nutrient and carbon cycling. Soil labile organic carbon, a readily decomposable C pool, is ...

A Gusseted Thermogradient Table to Control Soil Temperatures for Evaluating Plant Growth and Monitoring Soil Processes

एक Gusseted Thermogradient टेबल संयंत्र के विकास का मूल्यांकन और मिट्टी प्रक्रियाओं की निगरानी के लिए मिट्टी तापमान नियंत्रित करने के लिए

Thermogradient tables were first developed in the 1950s primarily to test seed germination over a range of temperatures simultaneously without using a ...

Protocols for Quantifying Transferable Pesticide Residues in Turfgrass Systems

Turfgrass सिस्टम में हस्तांतरणीय कीटनाशकों के अवशेष बढ़ाता के लिए प्रोटोकॉल

Plant canopies in established turfgrass systems can intercept an appreciable amount of sprayed pesticides, which can be transferred through various routes ...

Nanopore DNA Sequencing for Metagenomic Soil Analysis

Metagenomic मृदा विश्लेषण के लिए ट्विटर डीएनए अनुक्रमण

This article describes the steps for construction of a DNA library from soil, preparation and use of the nanopore flow cell, and analysis of the DNA ...

Measuring and Mapping Patterns of Soil Erosion and Deposition Related to Soil Carbonate Concentrations Under Agricultural Management

मापने और मिट्टी के कटाव और कृषि प्रबंधन के तहत मिट्टी कार्बोनेट सांद्रता से संबंधित जमाव के पैटर्न मानचित्रण

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes ...

Improving Infrared Spectroscopy Characterization of Soil Organic Matter with Spectral Subtractions

वर्णक्रमीय घटाव के साथ मिट्टी कार्बनिक पदार्थ के अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी लक्षण वर्णन में सुधार

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic ...

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

निस्र्पक जटिल प्राकृतिक कार्बनिक पदार्थ मिश्रण के लिए एकल-प्रवाह पूरक उच्च संकल्प विश्लेषणात्मक तकनीक

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Microplot Design and Plant and Soil Sample Preparation for 15Nitrogen Analysis

Microplot Design and Plant and Soil Sample Preparation for 15Nitrogen Analysis

15नाइट्रोजन विश्लेषण के लिए माइक्रोप्लॉट डिजाइन और प्लांट और सॉयल सैंपल तैयार करना

Many&#160;nitrogen fertilizer studies evaluate the overall effect of a treatment on end-of-season measurements such as grain yield or cumulative N losses. ...