CN102903132A - 一种盐渍化土壤的数字制图方法 - Google Patents
一种盐渍化土壤的数字制图方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102903132A CN102903132A CN2012103390679A CN201210339067A CN102903132A CN 102903132 A CN102903132 A CN 102903132A CN 2012103390679 A CN2012103390679 A CN 2012103390679A CN 201210339067 A CN201210339067 A CN 201210339067A CN 102903132 A CN102903132 A CN 102903132A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- soil
- salinization
- sticking
- texture
- salinization soil
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种盐渍化土壤的数字制图方法,包括如下步骤:a.对研究区进行土壤类型的划分;b.在研究区进行土壤样品采集,并按对采集的土壤样品进行分析测定;c.根据步骤b的分析测定结果,制作土壤质地层次分布图;d.利用步骤b的分析测定结果中的土壤总盐的分析数据和拟合的半方差模型,利用普通克里格插值方法,制作土壤总盐分布图;e.利用地理信息系统的叠加技术将土壤质地层次分布图与土壤总盐分布图进行叠加产生一个新图,该新图经过平滑和整饰后得到研究区的盐渍化土壤类型空间分布图。本发明方法解决了成分数据土壤颗粒空间插值的关键技术问题,具有制图速度快,易于更新的特点。
Description
技术领域
本发明涉及盐渍化土壤的制图技术领域,具体地说是一种盐渍化土壤的数字制图方法。
背景技术
土壤调查与制图是将土壤特性(物理、化学、描述)空间分布进行评价与展示的一个过程。计量土壤学是应用数学与统计方法在土壤定量模型中的应用,其目的就是为了分析土壤的分布、特性和行为。目前关于盐渍化土壤制图主要集中在单因素制图(土壤盐份、电导、pH),而多因素综合制图的研究较少。同时,土壤盐份的各种在线测量设备为土壤制图提供了大量有价值的数据,如探地雷达(GPR)、大地电导仪(EM)、电导测量车等。
传统的土壤调查方法在小比例尺制图方面比较有效,因为它通过对土壤特性与环境因素的相关分析进行土壤制图。但是这种关系依赖分类专家的经验和定性描述的资料。专家经验模型很难交流。因此,土壤调查者经常发现对分类的结果很难解释的现象。如果环境因素变化显著,使用环境相关法比较容易。而对于面积较小且地形平坦、植被单一的研究区,难以用传统的土壤调查方法实现数字制图。
传统的制图方法首先是野外采样、室内分析、比土和评土,然后调查者根据环境条件进行土壤类型的确定,利用手工或计算机屏幕数字化进行图斑绘制。这种方法具有调查结果对于土壤调查者的经验知识依赖性强、制图成本高、图件更新难等缺点。
鉴于上述现有的盐渍化土壤制图的技术存在的缺陷,本发明人基于多年的一线工作经验和丰富的专业知识,针对盐渍化土壤资源的数字制图方法的难点,利用地理信息系统、地统计学模型、计量土壤学以及定量化的系统分类,开发一种制图速度快、易于更新的盐渍化土壤的数字制图方法。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种盐渍化土壤的数字制图方法,具有制图速度快,易于更新的特点。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下技术方案:
一种盐渍化土壤的数字制图方法,包括如下步骤:
a.通过土壤质地指标划分土壤质地层次组合,并与土壤总盐分级指标相结合对研究区进行土壤类型的划分;
b.在研究区布置采样点,在每个采样点按首层、中层和底层分层进行土壤样品采集,并按对采集的土壤样品进行分析测定;
c.根据步骤b的分析测定结果,先对首层、中层和底层的土壤颗粒成分数据经过中心比率对数转换后,再进行克里格插值,插值结果再反转回土壤颗粒分布图;然后利用ArcGIS的栅格计算器来制作三个土层的土壤质地组分布图;最后三个土层的土壤质地组进行叠加,得到土壤质地层次分布图;
d.利用步骤b的分析测定结果中的土壤总盐的采样数据和拟合的半方差模型,利用普通克里格插值方法,制作土壤总盐分布图;
e.利用地理信息系统的叠加技术将土壤质地层次分布图与土壤总盐分布图进行叠加产生一个新图,该新图经过平滑和整饰后得到研究区的盐渍化土壤类型空间分布图。
进一步,土壤颗粒成分数据进行中心比率对数转换的公式和插值后数据反转回原格式的公式分别为式(1)和式(2):
式中:Vgm为土壤颗粒成分数据的几何平均值;N为土壤颗粒成分数据的个数,即V1+V2+…+VN=常数,常数为1或者100%,Vi为第i个土壤颗粒成分数据,Yi为第i个土壤颗粒中心比率自然对数。
进一步,其中每个采样点首层为0~30cm,中层为30~60cm,底层为60~100cm。
进一步,其中土壤质地分为砂质组、壤质组和粘质组三组,从而将土壤质地层次组合分为全粘、表粘、腰粘、底粘、全砂和全壤,与土壤总盐分级指标结合将研究区进行土壤类型的划分30个土壤类型,其中土壤总盐分级指标分为非盐化土、轻盐化土、中盐化土、重盐化土和盐土5级。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
在数字土壤制图中各种定量化的分类系统得到应用。例如,利用逻辑或数量转化函数,土壤系统分类被用于土壤适应性评价。另外,中国土壤系统分类提供了从土纲到亚类的基本分类系统。这些分类系统在高级分类单元(土纲和土类)具有定量化的分类指标,但是在基层分类指标方面缺乏量化指标。
本技术将以大量土壤调查数据为基础,利用地统计学理论与方法,以定量化的中国土壤系统分类为依据,借助地理信息系统,开发一种进行土壤调查自动制图的新技术体系。
附图说明
图1为本发明的盐渍化土壤的数字制图方法的流程图;
图2为本发明的实施例的取样点的分布图;
图3A至图3I分别为本发明的实施例的三个土层土壤颗粒分布图;
图4A、图4B和图4C分别为本发明的实施例的0-30cm、30-60cm及60-100cm三层的土壤质地组分分布图;
图5为本发明的实施例的土壤质地层次分布图;
图6为本发明的实施例的土壤总盐半方差图;
图7为本发明的实施例的土壤总盐分布图;
图8为本发明的实施例的盐渍化土壤类型空间分布图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述,但不作为对本发明的限定。
图1为本发明的盐渍化土壤的数字制图方法的流程图。如图1所示,一种盐渍化土壤的数字制图方法,包括如下步骤:
a.通过土壤质地指标划分土壤质地层次组合,并与土壤总盐分级指标相结合对研究区进行土壤类型的划分;
b.在研究区布置采样点,在每个采样点按首层、中层和底层分层进行土壤样品采集,并按对采集的土壤样品进行分析测定;
c.根据步骤b的分析测定结果,先对首层、中层和底层的土壤颗粒成分数据经过中心比率对数转换后,再进行克里格插值,插值结果再反转回土壤颗粒分布图;然后利用ArcGIS的栅格计算器来制作三个土层的土壤质地组分布图;最后三个土层的土壤质地组进行叠加,得到土壤质地层次分布图;
d.利用步骤b的分析测定结果中的土壤总盐的采样数据和拟合的半方差模型,利用普通克里格插值方法,制作土壤总盐分布图;
e.利用地理信息系统的叠加技术将土壤质地层次分布图与土壤总盐分布图进行叠加产生一个新图,该新图经过平滑和整饰后得到研究区的盐渍化土壤类型空间分布图。
根据Hodgson(1976)的方法将土壤质地划分为三个质地组,组合成为六个土壤剖面质地层次,结合土壤总盐分级指标进行土壤类型的划分。土壤类型的划分具体如下:
A:土壤质地:
(1)砂质组(TI):砂土、壤质砂土、砂壤土(部分);
(2)壤质组(TII)):砂壤土、壤土、粉土、粉壤;
(3)粘质组(TIII):砂粘壤、粘壤、粉粘壤、砂粘土、粘土、粉粘土。
根据土壤剖面首层(0~30cm)、中层(30~60cm)和底层(60~100cm)的土壤质地确定土壤质地层次组合。
B:土壤质地层次组合:
(1)全粘:三层中有2层或三层均为粘质组(TIII)
(2)表粘:只有表层为粘质组(TIII)
(3)腰粘:只有中层为粘质组(TIII)
(4)底粘:只有底层为粘质组(TIII)
(5)全砂:没有粘质组,且有2层或三层均为砂质组(TI)
(6)全壤:没有粘质组,且有2层或三层均为壤质组(TII)
根据土壤的总盐含量,划分为5个等级。
C:土壤总盐分级指标(0-100cm)(根据《新疆土壤》修改,1996)
(1)非盐化土:可溶性盐份含量≤4g/kg
(2)轻盐化土:可溶性盐份含量>4g/kg且≤8g/kg
(3)中盐化土:可溶性盐份含量>8g/kg且≤12g/kg
(4)重盐化土:可溶性盐份含量>12g/kg且≤16g/kg
(5)盐土:可溶性盐份含量>16g/kg
根据中国土壤系统分类基本原理,分析土壤发生因素,建立了干旱区盐渍化土壤基层分类体系,依据土壤质地指标、土壤质地层次组合指标和土壤总盐分级指标三个分类指标提出了30个土壤类型。具体见下表1。表1为土壤类型表。
表1
在研究区按1kmx1km左右的间距进行网格取样,观察、描述、取样点的剖面,并分别按0~30cm,30~60cm,60~100cm分层取样,野外样点定位采用GPS技术。并对样品进行分析测定,以便获取需要的指标信息。其中土壤总盐(土壤易溶盐)测定采用烘干残渣法;颗粒分析采用比重计法,以获取土壤颗粒成分数据;土粒分级标准采用美国制USDA-NRCS。
土壤质地层次组合图制作
首先,对每层土壤颗粒成分数据经过中心比率对数转换后,进行克里格插值,插值结果再反转回土壤颗粒分布图;其次,利用ArcGIS的栅格计算器来分别制作三个土层的土壤质地组分布图;最后,三个土层的土壤质地组分布图进行叠加,就得到制作土壤类型的一个重要的基础图件,即土壤质地层次分布图。
土壤颗粒成分数据利用中心比率对数转换方法。土壤颗粒成分数据插值需要进行数据转换。中心比率对数转换是目前主要的方法,其具体公式为下式(1):
插值后数据反转回原格式的公式见下式(2):
本发明中的土壤颗粒成分数据利用中心比率对数转换方法。半方差分析利用GS+(5.3)for Windows(Gamma Design Software,2000),插值是采用普通克里格(OK);图层叠加分析利用ArcGIS platform(ESRI,USA,2004;Johnston等,2001);盒须图(Box-and-Whiskerplot)和相关分析使用SPSS软件的PROC BOXPLOT和CORRELATE模块来完成(Sabine和Brian,2003)。
以中国新疆准噶尔盆地西北部克拉玛依生态农业开发区盐渍化土壤数字制图为例对本发明进行说明。
按1kmx1km左右的间距进行网格取样,观察、描述、记录了记录了205个取样点的剖面,图2为本发明的实施例的取样点的分布图。每个取样点分别按0~30cm,30~60cm,60~100cm分层取样,野外样点定位采用GPS技术。并对样品进行分析测定,以便获取需要的指标信息。其中土壤总盐(土壤易溶盐)测定采用烘干残渣法;颗粒分析采用比重计法,以获取土壤颗粒成分数据;土粒分级标准采用美国制USDA-NRCS。
土壤质地层次分布图制作
通过对样品进行分析测定,获得土壤颗粒半方差模型和相应的参数,具体见表下表2。表2中为土壤颗粒成分数据对数转换后的半方差模型及其参数。
表2
首先,对每层土壤颗粒成分数据经过中心比率对数变换后,进行克里格插值,插值结果利用公式2再反转回土壤颗粒分布图;图3A至图3I分别为本发明的实施例的三个土层土壤颗粒分布图;图3A、图3B和图3C分别为0-30cm的砂粒分布图、粘粒分布图和粉粒分布图;图3D、图3E和图3F分别为30-60cm的砂粒分布图、粘粒分布图和粉粒分布图;图3G、图3H和图3I分别为60-100cm的砂粒分布图、粘粒分布图和粉粒分布图。
其次,利用ArcGIS的栅格计算器来制作土壤质地组分布图。图4A、图4B和图4C分别为本发明的实施例的0-30cm、30-60cm及60-100cm三层的土壤质地组分分布图。
最后,将三个土层的土壤质地组进行叠加,就得到制作土壤类型的一个重要的基础图件,即土壤质地层次分布图。图5为本发明的实施例的土壤质地层次分布图。
土壤总盐分布图制作
本实施例的土壤总盐的半方差模型符合对数模型,见图6,图6为本实施例的土壤总盐半方差图。模型的决定系数为0.944,块金效应为47.9%。相关范围为12.09km。利用土壤总盐的采样数据和拟合的半方差模型,利用普通克里格插值方法,制作土壤总盐分布图,见图7,图7为本实施例的土壤总盐分布图。
盐渍化土壤类型空间分布图制作
图层叠加是在一定尺度条件下对不同数据源图层进行整合分析的空间分析技术(Farifteh等,2006)。本发明就是利用地理信息系统的叠加技术将土壤质地层次分布图与土壤总盐分布图进行叠加产生一个新图,该图经过平滑和整饰后得到本实施例地区的盐渍化土壤类型空间分布图。见图8,图8为本实施例的盐渍化土壤类型空间分布图。
盐渍化土壤数字制图的评价
本实施例地区的盐渍化土壤类型的面积和所占百分比结果见下表3。
表3
由表可知,壤质轻盐土壤(115km2,22%)和壤质中度盐渍化土壤(138km2,27%)所占比例最大;其次是壤质重度盐渍化土壤(48km2,9%)。盐分含量超过8g/kg是303km2(58%)。壤质土壤面积为302km2(58%),粘质土壤面积为215km2(41%)。土壤质地对土壤和灌溉管理具有很大的影响,因此基于土壤质地和盐分的土壤类型图是土壤管理决策的重要图件之一。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例,不用于限制本发明,本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内,对本发明做出各种修改或等同替换,这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种盐渍化土壤的数字制图方法,包括如下步骤:
a.通过土壤质地指标划分土壤质地层次组合,并与土壤总盐分级指标相结合对研究区进行土壤类型的划分;
b.在研究区布置采样点,在每个采样点按首层、中层和底层分别进行土壤样品采集,并按对采集的土壤样品进行分析测定;
c.根据步骤b的分析测定结果,先对首层、中层和底层的土壤颗粒成分数据经过中心比率对数转换后,再进行克里格插值,插值结果再反转回土壤颗粒分布图;然后利用ArcGIS的栅格计算器来制作三个土层的土壤质地组分布图;最后三个土层的土壤质地组进行叠加,得到土壤质地层次分布图;
d.利用步骤b的分析测定结果中的土壤总盐的采样数据和拟合的半方差模型,利用普通克里格插值方法,制作土壤总盐分布图;
e.利用地理信息系统的叠加技术将土壤质地层次分布图与土壤总盐分布图进行叠加产生一个新图,该新图经过平滑和整饰后得到研究区的盐渍化土壤类型空间分布图。
2.根据权利要求1所述的盐渍化土壤的数字制图方法,其特征在于,土壤颗粒成分数据进行中心比率对数转换的公式和插值后数据反转回原格式的公式分别为式(1)和式(2):
式中:Vgm为土壤颗粒成分数据的几何平均值;N为土壤颗粒成分数据的个数,即V1+V2+…+VN=常数,常数为1或者100%,Vi为第i个土壤颗粒成分数据,Yi为第i个土壤颗粒中心比率自然对数。
3.根据权利要求1所述的盐渍化土壤的数字制图方法,其特征在于,其中每个采样点首层为0~30cm,中层为30~60cm,底层为60~100cm。
4.根据权利要求1所述的盐渍化土壤的数字制图方法,其特征在于,其中土壤质地分为砂质组、壤质组和粘质组三组,从而将土壤质地层次组合分为全粘、表粘、腰粘、底粘、全砂和全壤,与土壤总盐分级指标结合将研究区进行土壤类型的划分30个土壤类型,其中土壤总盐分级指标分为非盐化土、轻盐化土、中盐化土、重盐化土和盐土5级。
5.根据权利要求1所述的盐渍化土壤的数字制图方法,其特征在于,其中30个土壤类型分别为粘质非盐化土、表粘非盐化土、腰粘非盐化土、底粘非盐化土、砂质非盐化土、壤质非盐化土、粘质轻盐化土、表粘轻盐化土、腰粘轻盐化土、底粘轻盐化土、砂质轻盐化土、壤质轻盐化土、粘质中盐化土、表粘中盐化土、腰粘中盐化土、底粘中盐化土、砂质中盐化土、壤质中盐化土、粘质重盐化土、表粘重盐化土、腰粘重盐化土、底粘重盐化土、砂质重盐化土、壤质重盐化土、粘质盐土、表粘盐土、腰粘盐土、底粘盐土、砂质盐土和壤质盐土。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012103390679A CN102903132A (zh) | 2012-09-13 | 2012-09-13 | 一种盐渍化土壤的数字制图方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012103390679A CN102903132A (zh) | 2012-09-13 | 2012-09-13 | 一种盐渍化土壤的数字制图方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102903132A true CN102903132A (zh) | 2013-01-30 |
Family
ID=47575345
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012103390679A Pending CN102903132A (zh) | 2012-09-13 | 2012-09-13 | 一种盐渍化土壤的数字制图方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102903132A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108918820A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-30 | 中国水利水电科学研究院 | 获取耕地土壤盐渍化程度等级分布的方法和装置 |
CN109541172A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-03-29 | 北京农业信息技术研究中心 | 土壤属性值的计算方法及装置 |
US11009448B2 (en) | 2019-10-11 | 2021-05-18 | Matergenics, Inc. | Atmospheric corrosivity mapping method and apparatus |
CN113744617A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-03 | 海南省环境科学研究院 | 一种酸性硫酸盐土的整段标本制作方法 |
CN114266138A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-01 | 西南大学 | 一种利用云端数据进行城市边缘区识别与验证方法 |
CN116206011A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-06-02 | 江西有色地质矿产勘查开发院 | 基于多源数据的数字土壤制图方法及系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120068206A (ko) * | 2010-12-17 | 2012-06-27 | 한국지질자원연구원 | 오염 토양에서 채취된 시료의 대표성 검증 방법 |
-
2012
- 2012-09-13 CN CN2012103390679A patent/CN102903132A/zh active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120068206A (ko) * | 2010-12-17 | 2012-06-27 | 한국지질자원연구원 | 오염 토양에서 채취된 시료의 대표성 검증 방법 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JIANDONG SHENG ET AL.: "Digital soil mapping to enable classification of the salt-affected soils in desert agro-ecological zones", 《AGRICULTURAL WATER MANAGEMENT 97 (2010)》 * |
谷海斌,张丽,盛建东,武红旗: "基于地统计学和GIS的灌区盐渍化土壤制图及评价", 《干旱区研究》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108918820A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-30 | 中国水利水电科学研究院 | 获取耕地土壤盐渍化程度等级分布的方法和装置 |
CN109541172A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-03-29 | 北京农业信息技术研究中心 | 土壤属性值的计算方法及装置 |
US11009448B2 (en) | 2019-10-11 | 2021-05-18 | Matergenics, Inc. | Atmospheric corrosivity mapping method and apparatus |
CN113744617A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-03 | 海南省环境科学研究院 | 一种酸性硫酸盐土的整段标本制作方法 |
CN114266138A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-01 | 西南大学 | 一种利用云端数据进行城市边缘区识别与验证方法 |
CN116206011A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-06-02 | 江西有色地质矿产勘查开发院 | 基于多源数据的数字土壤制图方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Wilding et al. | Spatial variability and pedology | |
Lakshmi et al. | Identification of groundwater potential zones using GIS and remote sensing | |
Kern | Spatial patterns of soil organic carbon in the contiguous United States | |
Santhi et al. | Regional estimation of base flow for the conterminous United States by hydrologic landscape regions | |
Neshat et al. | Groundwater vulnerability assessment using an improved DRASTIC method in GIS | |
Royse et al. | Property attribution of 3D geological models in the Thames Gateway, London: new ways of visualising geoscientific information | |
Nasiri et al. | Determining the most suitable areas for artificial groundwater recharge via an integrated PROMETHEE II-AHP method in GIS environment (case study: Garabaygan Basin, Iran) | |
CN105699624B (zh) | 一种基于土壤发生层厚度预测的土壤有机碳储量估算方法 | |
CN102903132A (zh) | 一种盐渍化土壤的数字制图方法 | |
CN103345566B (zh) | 基于地质内涵的化探异常识别与评价方法 | |
Velasco et al. | GIS-based hydrogeochemical analysis tools (QUIMET) | |
Terribile et al. | Potential and limitations of using soil mapping information to understand landscape hydrology | |
Goitsemang et al. | Assessment of groundwater potential in the Kalahandi district of Odisha (India) using remote sensing, geographic information system and analytical hierarchy process | |
Prasad et al. | Assessment of groundwater vulnerability using GIS-based DRASTIC technology for the basaltic aquifer of Burhner watershed, Mohgaon block, Mandla (India) | |
Kumar | Groundwater data requirement and analysis | |
CN109709608A (zh) | 一种混积烃源岩toc含量和岩性组分测定方法及应用 | |
Mallick | Geospatial-based soil variability and hydrological zones of Abha semi-arid mountainous watershed, Saudi Arabia | |
Kokkala et al. | An engineering geological database for managing, planning and protecting intelligent cities: The case of Thessaloniki city in Northern Greece | |
Chen et al. | Water quality assessment and spatial–temporal variation analysis in Erhai lake, southwest China | |
Torres Hernandez | Estimating the soil-water characteristic curve using grain size analysis and plasticity index | |
Emamgholi et al. | Suitable site selections for gabion check dams construction using analytical hierarchy process and decision making methods | |
Najm et al. | Sediment yield and soil erosion assessment by using an empirical model of MPSIAC for Afjeh & Lavarak sub-watersheds, Iran | |
Caulfield et al. | Integrating petrography, mineralogy and hydrochemistry to constrain the influence and distribution of groundwater contributions to baseflow in poorly productive aquifers: Insights from Gortinlieve catchment, Co. Donegal, NW Ireland | |
Wani et al. | Evaluation of natural resource potential in semi-arid micro-watershed, eastern Rajasthan, using remote sensing and geographic information system: A case study | |
Ubechu et al. | Hydrogeological Characteristics and Nutrient Fluxes of a Tropical Wetland: A Case Study of the Ubibia–Awalo Inland Valley and Environs, Southeastern Nigeria |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20130130 |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |