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土壤侵蚀预报是进行水土流失监测、指导水土保持措施合理配置、优化水土资源高效利用的重要工具自20世纪60年代以来国内外学者对此进行大量研究建立一系列经验统计模型[12]和物理成因模型等[34]。以上模型复杂性及适用性各异:如经验统计模型主要从侵蚀产沙因子角度入手建立径流产沙与降雨、植被、土壤、土地利用、耕作方式、水保措施等之间的多元回归因子关系式一般比较简单便于应用但模型中经验参数适用范围有限模拟精度难以控制;物理机理模型主要以土壤侵蚀物理过程为基础利用水文学、水力学、土壤学及其他相关学科基本原理根据降雨、径流条件来描述土壤侵蚀过程预报给定时段内的土壤侵蚀量具有一定但其限制因素较多应用不便[5];人工神经网络(ANN)中的BP网络模型具有较强的自学习能力和处理非线性问题能力近年来已在有关工程领域得到广泛应用[6～9]。本文以土壤侵蚀较为严重的陕西淳化县泥河沟流域坡耕地为例引入BP网络模型这一新的定量研究方法对坡面土壤侵蚀产沙规律进行研究

硫是植物生长发育不可缺少的16种主要营养元素之一目前已被认为是继氮、磷、钾后第4位主要营养元素。硫在植物体内许多功能与氮相似其吸收量与磷大致相当只有当作物吸收充足数量硫后才可能实现高产和优质[1~3]。水稻上氮硫交互作用的试验结果表明[45]在同等施氮水平下施硫肥和不施硫肥相比施硫能够显著促进作物对氮的吸收提高氮肥利用率

稻草在分解过程中产生有机酸。高浓度的有机酸一方面对水稻生长产生毒害作用[12]另一方面有机酸可通过酸溶、螯合和竞争吸附等机制活化土壤难溶态磷提高磷的生物有效性[34]。所以研究稻草分解过程中有机酸和有效磷的动态变化对于评价稻草还田在水稻营养中的作用指导秸秆管理具有十分重要的意义

尽管我国从1983年就开始禁用有机氯农药但环境中仍有大量残留存在。土壤中污染物的残留是吸附、降解和迁移等各种理化作用和生物作用的综合结果其中降解是制约其残留量的关键过程[1~5]。大量研究表明影响土壤中农药降解的主要环境因素包括土壤有机质、土壤温度、土壤pH和土壤含水量等[6~8]因为这些因素显著影响着土壤微生物的数量和活性