理想点法在土壤肥力等级评价中的应用

建立利用理想点法进行土壤肥力综合评价的新模型,并通过实例研究评价效果,取得了满意的结果,与集对分析法和模糊综合评价法相比,该评价模型严谨,评价结果合理,为土壤肥力综合评价提供了一种简单而适用的评价方法。     

基于模糊综合评价法的耕地土壤肥力损害分级方法

从土壤肥力整体状况出发，采用模糊综合评价法构建了耕地土壤肥力损害程度分级方法，综合考虑了土壤肥力指标对耕地土壤损害程度的影响，可以对耕地土壤的损害破坏程度进行量化。同时通过案例对模糊综合评价法进行了应用研究，结果表明，模糊综合评价法评估较为全面，评价结果清晰、直观。     

基于改进灰色关联模型的土壤肥力综合评价

采用GPS技术,在安阳县进行定点采样,测定耕地各样点土样的全氮、碱解氮、有机质、速效磷和速效钾含量。选择隶属函数进行指标初值化,选择相关系数法计算评价指标权重、采用改进灰色关联模型对安阳县农田土壤肥力进行综合评价,并绘制土壤肥力等级分布图。结果表明,安阳县土壤肥力在分布上具有明显的地域分异特点,总体呈自东部区域向西部区域递减的趋势。土壤肥力综合评价结果与实地调查分析结果相符。表明了改进灰色关联模型分析方法对土壤肥力评价的可行性和科学性。     

基于地统计学和GIS的喀斯特烟田土壤肥力综合评价——以贵州省毕节地区为例

以贵州省典型的喀斯特地区———毕节地区为研究区域,利用地统计学和GIS相结合的方法,对烟田土壤肥力进行综合评价。在确定评价因子隶属函数和权重的基础上,建立土壤肥力综合评价指标(IFI)。通过对土壤肥力综合评价指标进行半方差函数分析和普通克里格法(Kriging)最优内插,绘制了毕节地区烟田土壤肥力综合评价指标的空间分布图。描述性统计结果表明,毕节地区烟田土壤肥力综合评价指标值为0.35～0.92,变异系数为14.25%。半方差函数分析表明,毕节地区烟田土壤肥力综合评价指数的最适模型是指数模型;块基比为30%,表明具有中度空间相关性;烟田土壤肥力综合评价指数在空间分布上总体呈从内到外递减的趋势,其中以0.63～0.72和0.72～0.92范围内的面积较大,分别占到总面积的68.20%和20.63%。由此表明,该研究区域大部分土壤肥力状况良好。     

五元联系数模型在土壤肥力评价中的应用研究

土镶养分肥力是土壤特性的综合反映,受到自然因素和人为因素的双重影响,评价指标数据集较大,属于高维数据,因此对其进行客观的综合评价非常困难.集对分析作为一种新的处理模糊和不确定问题的系统理论方法,运用同、异、反表达式可解决各种模糊不确定问题,五元联系数又是集对分析理论的拓展.针对当前众多土壤肥力评价方法过程复杂繁琐的问题,提出利用基于五元联系数对土壤肥力进行等级评价,建立了土壤肥力评价的五元联系数新方法,详细论述了模型的建模过程.该模型能够科学、合理地确定样本指标的联系度,给出样本的评价等级,评价结果的可信度较高.对4个采样点进行了土壤肥力评价,与其他方法比较,取得了满意的结果.土壤肥力评价的应用表明:该模型计算过程简洁,结果可靠,在土壤肥力评价中具有推广应用价值.     

长期施肥下土壤肥力变化的评价方法

【目的】确定长期施肥下土壤肥力变化的适宜评价方法。【方法】以湖南望城和江西进贤的长期试验数据为基础,比较和分析因子分析法、相关系数法、内梅罗指数法3种评价方法对土壤肥力的综合评价结果,探明适宜土壤肥力变化的综合评价方法。【结果】20多年长期施肥下,3种评价方法所得综合土壤肥力指数（IFI）的变化趋势和差异性不同：因子分析法和相关系数法评价结果相似,而内梅罗指数法与二者存在一定差异,评价结果灵敏度较高。经验证,3种评价方法的IFI与作物产量间均呈极显著正相关,其中内梅罗指数法相关性更高。内梅罗指数法评价结果：低产的不施肥（CK）、偏施肥（NK）处理IFI随时间呈下降趋势;高产的均衡施肥（NPK、2NPK、NPKCa、NPKS、NPKM）处理IFI随时间趋稳,且均值显著高于不施肥和偏施肥的处理。【结论】因子分析法、相关系数法和内梅罗指数法均适用于长期施肥下土壤肥力的综合评价,但应首选内梅罗指数法,最后选相关系数法。     

土壤肥力评价研究进展

概述了土壤肥力的概念及影响土壤肥力的因素,提出了保持与提高土壤肥力的措施,介绍了国外土壤肥力评价的研究历史及发展方向,世界农田土壤肥力综合评价研究概况,以及我国土壤学家何同康对土壤资源评价总结出的适合我国实际的直接评价法和间接评价法。针对我国在土壤肥力评价方面存在的问题进行了分析。     

土壤空间数据库支持的陕西土壤肥力评价

【目的】改进传统的土壤肥力评价方法。【方法】在陕西土壤空间数据库的支持下,应用层次分析法和模糊综合评价法,基于GIS环境对全省土壤肥力进行综合评价,并编制了土壤肥力评价等级图。【结果】陕西省土壤肥力质量较差,以3~6级肥力为主,占总面积的74.5%,其次为2、7级肥力土壤,1、8级肥力土壤所占比例很小,不足5%;陕西省北部土壤肥力偏低,大多在4级以下,关中地区以3、4、5级土壤居多,南部山区以2、3、4级肥力土壤为主。【结论】基于土壤空间数据库的肥力评价,实现了土壤肥力的分级评价自动化,提高了结果的科学性和客观性。     

基于熵权系数土壤肥力评价方法的研究

为了减少主观因素的干扰,利用熵权系数法建立土壤肥力的评价模型;综合考虑土壤肥力中各因素提供的信息,通过熵的理论,计算各评价指标的权值,得到肥力评价的综合指标值;将得到的综合指标值进行对比排序,不仅得到土壤肥力的等级,也可以看出与标准等级的接近程度大小;在同等条件下与其他土壤肥力评价方法相比较,用98个地块土样测试数据进行验证,其中94个地块的肥力评定是一致的,可以看出熵权系数法的评定结果准确度较高,由于引入了熵,可以避免主观因素的干扰.实例分析表明,该评价方法简单易行,评价结果符合实际情况.     

主成分分析在城市绿地土壤肥力模糊评价中的应用——以河南大学校园土壤为例

在城市绿地土壤肥力的综合评价中,人为划分土壤肥力等级和赋予评价指标权重系数,会影响评价结果的准确性。利用主成分分析方法和模糊数学方法,根据河南大学校园绿地土壤实测数据,对土壤肥力进行了综合评价。结果表明,主成分分析方法是一种比较理想的土壤肥力评价方法。     

BP神经网络的土壤肥力评价研究

为给用户提供准确、科学的施肥指导。在建立BP神经网络评价模型的基础上,构建了以黑龙江850农场为研究区域的土壤肥力评价的空间信息平台,实现地块肥力等级在线评价及等级空间分布。因BP神经网络方法不需要人为干预,更具有客观评判性,与相关方法进行比较,该评价方法能更有效地对该农场的土壤肥力进行正确的评价。     

一种基于决策树算法的耕地地力等级评价

以吉林省德惠市的图斑数据作为实验数据,选择有机质、全氮、速效磷、速效钾4个方面作为耕地地力等级的评价指标,利用数据挖掘中的决策树分类技术建立耕地地力等级评价模型.通过实验分析,得到的分级结果与实际情况基本一致,表明该方法对耕地地力等级评价具有有效性和可行性.     

测土配方施肥项目中县级土壤基本肥力评价研究

[目的]为县级土壤肥力评价及其空间变异研究提供技术方案。[方法]以安徽宣城市宣州区为例,在地理信息系统(GIS)支持下,采用模糊数学方法建立肥力评价模型,运用因子分析法确定模糊评分方程,进行县级土壤基本肥力的综合评价。[结果]宣州区土壤基本肥力综合指数为0.4~0.8,其肥力可分为7级。各肥力等级间差异明显,沿圩区、沿湖阶地、沿河流域、丘陵山区、山区土壤肥力水平依次降低。肥力最好的土壤主要分布在水阳镇,面积约6 700 hm2。[结论]利用该方法进行县级土壤肥力评价是可行的。     

基于GIS包钢尾矿库附近土壤肥力及盐碱度相关性评价

建立模糊综合评价模型,确定包钢尾矿库各理化性质的隶属函数进而计算阈值,采用层次分析法确定各因子的权重值,根据模糊数学中的加成法原则计算采样点的土壤肥力指数,并对包钢尾矿库区域碱化度进行评价,利用地理信息系统(GIS)软件绘制土壤肥力值和碱化度评价图。结果表明,碱化度和土壤肥力的相关系数为0.977,盐碱化直接影响土壤肥力值。     

基于GIS的土壤肥力信息管理及棉花施肥推荐支持决策系统研究

 以新疆兵团农七师 12 5团为例 ,探讨建立了乡镇、团场级土壤肥力信息管理和棉花施肥推荐支持决策系统。通过应用地理信息系统 (GIS)、数学模型等方法建立了土壤肥力评价模型和评价体系 ,结合肥料试验建立了棉花施肥推荐支持决策系统。系统具有生成乡镇、团场地理信息土壤肥力分布图、分析土壤肥力资源、提供棉花施肥咨询与配方推荐等功能。系统应用的结果表明 ,12 5团土壤肥力大多处于中等水平 ,高、中、低肥力土壤的面积所占比例分别为 30 .5 %、4 1.5 %和 2 8.0 % ;2 0 0 0年推广 2 .87万ha,每公顷节约化肥投入成本 114元 ,增产皮棉 12 3kg ,合计节本、增效 15 84万元     

西藏波密波棱瓜野生地与栽培地土壤肥力质量分析

采用投影寻踪法对西藏波密波棱瓜野生地与栽培地土壤肥力质量进行了对比研究。野生地与栽培地的土壤肥力质量函数投影值排序。结果表明,野生地土壤的肥力质量综合评价值为1.7609,栽培地仅为0.2682,野生地土壤的肥力质量极显著高于栽培地(n=6,P<0.01),野生地土壤肥力质量远高于栽培地。为后续栽培地土壤培肥、模仿野生地土壤肥力措施的正确运用,提供理论评价依据和技术决策参考。     

北京延庆盆地农田表层土壤肥力评价及其空间变异

【目的】土壤肥力评价及其空间变异研究,可为科学施肥、作物布局调整等提供依据。【方法】在以往土壤肥力评价仅考虑常规养分指标的基础上,引入微量元素养分指标,采用主成分分析法、隶属度函数和地统计方法,对北京延庆盆地表层土壤肥力进行综合评价,并研究其空间变异特征。【结果】研究区土壤常规养分和微量元素养分的综合肥力贡献率分别为0.63和0.37;土壤综合肥力指数处于0.22—0.97,平均为0.53;其空间变异具有一阶趋势,去除趋势后所剩残差表现出较弱的空间相关性;空间总体分布受有机质和全氮分布的影响较大,局部地区分布还受有效铜、有效锌等微量元素养分的影响;菜地土壤单一有效微量元素指标的肥力水平和综合肥力水平总体上均高于果园和粮田。【结论】将土壤常规养分和微量元素养分同时纳入土壤肥力质量评价指标体系是可行的和必要的,利用地统计学方法能较好地揭示土壤肥力质量的空间变异规律。     

粗糙集理论在土壤肥力评价指标权重确定中的应用

【目的】土壤肥力是土壤诸多基本特性的综合反映,科学、合理、实用地评价土地肥力将为指导农业生产、土地利用规划和管理提供理论依据。其评价过程是一个无决策属性的多属性决策过程,而解决多属性决策问题的重要前提是各属性权重分配问题。【方法】确定指标权重的方法主要有主观赋权法和客观赋权法,然而,主观赋权法往往需要大量的先验知识,评价结果有一定的主观随意性,而且较少考虑评价指标之间的依赖关系;客观赋权法没有充分考虑到各参评因素对评价的重要度不同,统计数据有相关性也并不意味着两个事件具有因果联系。综合考虑主、客观赋权法各自的优缺点,利用粗糙集理论中知识约简和相对正域理论在消除冗余信息和处理不确定性信息等方面的优势,探究土壤肥力评价过程中一种主观和客观相结合的权重确定方法,并利用作物产量对评价结果进行验证。【结果】粗糙集理论在土壤肥力评价中的具体赋权思路包括：数据的离散化、土壤肥力综合等级的初步确定、属性值约简、等价类划分、属性重要度的计算和指标权重计算等步骤。以北京大兴区农田土壤样点的肥力评价对上述赋权思路进行实例分析,对比传统特尔斐法和粗糙集理论赋权结果发现,特尔斐法确定的土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾等指标的权重分别为0.300、0.250、0.250和0.200,利用其评价得到的土壤综合肥力指数（IFI）与产量显著线性相关,R2为0.77,均方根误差（RMSE）为1.25;而粗糙集理论确定的土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾等指标的权重依次为0.455、0.111、0.111和0.333,利用其评价得到的IFI与产量也显著线性相关,R2达0.83,RMSE为1.09,精度均较特尔斐法有了提高,其中RMSE相对精度提高值达12.80%。【结论】粗糙集理论在土壤肥力评价中的具体赋权思路基本是可行的,且相对于特尔斐法其确定出各指标权重更为合理、准确,可为土壤肥力评价及相关领域的评价提供一个有益的思路。