基于BP神经网络的土壤养分综合评价模型

以土壤养分指标体系作为神经网络的输入,以土壤养分等级评分作为输出,基于BP神经网络,建立了具有5个隐含层节点、3层网络的土壤养分综合评价模型;以土壤养分指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验,并对安塞县土壤养分进行综合评价.结果表明BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;对安塞县土壤养分综合评价结果与模糊模式识别、主成分分析结果也是完全一致的.     

基于土壤生态环境的耕地资源保护综合评价

在兰州市开展了耕地土壤环境质量调查,依据耕地地力等级评价、耕地肥力分级标准、土地富硒标准、绿色食品产地土壤环境质量标准,评价土壤生态环境质量。应用GIS获得耕地地力变化规律,为今后的土地利用发展提供参考。      

南涧县耕地土壤养分现状及对策措施

南涧县山区面积占全县土地面积的99.3%,是典型的山区农业县。土壤改良是增加农业收入的关键环节,分析土壤养分现状,研究土壤改良方法对农业工作意义深远,影响重大。结合国家测土配方施肥项目,2009~2012年在全县范围内的66个土种进行了采样调查、检测分析等一系列工作,掌握了耕地土壤养分现状,探索出了改善土壤的有效措施。     

基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型

针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级评价模型。以敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集,评价指标选用土壤的有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾。对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化BP网络预测模型和单一的BP网络预测模型,结果表明MEA-BP网络预测模型的均方误差(MSE)最小、决定系数(R^2)最接近1和误差波动最小,可以更准确地反映土壤养分分级特性。     

基于云模型的吉林大安耕地土壤养分模糊综合评价

土壤养分综合评价在很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评价中定性概念与评价指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,基于云理论及模糊数学原理,构建了基于云模型的耕地土壤养分模糊综合评价方法。以吉林省大安市为研究对象,选取耕作层中有机质等7个土壤养分元素的含量作为评价指标,利用熵权法确定各指标权重,计算得到评价对象的土壤养分模糊云综合指数(Cloud fuzzy comprehensive Index,CFCI),并对CFCI进行COK插值,形成土壤养分CFCI等级分布图。结果表明:从评价结果的数据特征来看,研究区域CFCI范围在2.43~4.89之间,平均值为3.78,标准差为0.45,变异系数为11.85%,属于中等变异程度;从评价结果的空间分布格局来看,大安市耕地土壤养分综合水平呈现由北向南逐渐下降的趋势,且呈现耕地集中连片度越高的地方,土壤养分综合水平越高的特点。     

基于云模型的吉林大安耕地土壤养分模糊综合评价

土壤养分综合评价在很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评价中定性概念与评价指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,基于云理论及模糊数学原理,构建了基于云模型的耕地土壤养分模糊综合评价方法。以吉林省大安市为研究对象,选取耕作层中有机质等7个土壤养分元素的含量作为评价指标,利用熵权法确定各指标权重,计算得到评价对象的土壤养分模糊云综合指数(Cloud fuzzy comprehensive Index,CFCI),并对CFCI进行COK插值,形成土壤养分CFCI等级分布图。结果表明:从评价结果的数据特征来看,研究区域CFCI范围在2.43~4.89之间,平均值为3.78,标准差为0.45,变异系数为11.85%,属于中等变异程度;从评价结果的空间分布格局来看,大安市耕地土壤养分综合水平呈现由北向南逐渐下降的趋势,且呈现耕地集中连片度越高的地方,土壤养分综合水平越高的特点。     

基于云模型的吉林大安耕地土壤养分模糊综合评价

土壤养分综合评价在很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评价中定性概念与评价指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,基于云理论及模糊数学原理,构建了基于云模型的耕地土壤养分模糊综合评价方法。以吉林省大安市为研究对象,选取耕作层中有机质等7个土壤养分元素的含量作为评价指标,利用熵权法确定各指标权重,计算得到评价对象的土壤养分模糊云综合指数(Cloud fuzzy comprehensive Index,CFCI),并对CFCI进行COK插值,形成土壤养分CFCI等级分布图。结果表明:从评价结果的数据特征来看,研究区域CFCI范围在2.43~4.89之间,平均值为3.78,标准差为0.45,变异系数为11.85%,属于中等变异程度;从评价结果的空间分布格局来看,大安市耕地土壤养分综合水平呈现由北向南逐渐下降的趋势,且呈现耕地集中连片度越高的地方,土壤养分综合水平越高的特点。     

基于云模型的吉林大安耕地土壤养分模糊综合评价

土壤养分综合评价在很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评价中定性概念与评价指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,基于云理论及模糊数学原理,构建了基于云模型的耕地土壤养分模糊综合评价方法。以吉林省大安市为研究对象,选取耕作层中有机质等7个土壤养分元素的含量作为评价指标,利用熵权法确定各指标权重,计算得到评价对象的土壤养分模糊云综合指数(Cloud fuzzy comprehensive Index,CFCI),并对CFCI进行COK插值,形成土壤养分CFCI等级分布图。结果表明:从评价结果的数据特征来看,研究区域CFCI范围在2.43~4.89之间,平均值为3.78,标准差为0.45,变异系数为11.85%,属于中等变异程度;从评价结果的空间分布格局来看,大安市耕地土壤养分综合水平呈现由北向南逐渐下降的趋势,且呈现耕地集中连片度越高的地方,土壤养分综合水平越高的特点。     

康平县耕地土壤养分状况分析与施肥建议

对康平县大田土壤养分进行测定,并与第2次土壤普查数据进行比较分析。结果表明：有机质呈下降趋势：水解氮含量中等或略丰,全氮含量增加;有效磷含量大幅度上升;速效钾从略丰变为较缺;土壤有效锌的含量水平较低。根据土壤养分含量的高低,提出了相应的施肥建议。     

下辽河平原粮食主产区耕地土壤养分现状分析

依据多年土壤肥力监测数据和大量田间试验结果,利用多元统计分析方法,对下辽河平原玉米、水稻粮食主产区耕地土壤养分含量进行分析。结果表明:养分含量整体属于中等水平,土壤碱解氮、有效磷处于高含量水平、有机质含量偏低,土壤氮、磷、钾养分含量的变异系数在27.18%～48.14%之间,属于中等变异强度;有机质、全氮、碱解氮与其他大多数养分指标呈显著正相关关系,可作为养分分区管理的有效指标。     

凤城市耕地土壤养分状况调查与施肥建议

根据2007年风城市耕地土壤养分含量检测结果,分析了风城市耕地土壤养分资源现状。并根据土壤养分含量状况,提出控制氮肥用量、稳定磷肥用量、经济补施钾肥等合理施肥措施。     

太原市小店区耕地地力评价与应月

按照NY／T309--1996标准,通过对2739个评价单元IFI值的计算,评价了太原市小店区耕地地力状况,指出了主要问题,提出了合理利用土地的建议,对于开发利用土地潜力具有一定的指导作用。     

基于土壤生态环境的耕地资源保护评价

土地开发和利用,能够直接影响到土地生态系统的发展和功能效果,充分有效地开展耕地资源保护方面的综合评价工作,能够有效发挥土地资源的优势和作用。从土壤生态环境角度出发,综合性地评价耕地资源,以便更好地保护耕地资源。从耕地资源保护综合材料与方法入手,针对耕地资源保护评价结果进行全面细致的分析和说明,并提出了一些推进耕地资源生态环境开发利用的良好建议,为充分提升耕地资源的总体应用水平提供良好基础。      

北镇市粮食作物耕地土壤养分状况分析与施肥建议

为了解北镇市土壤养分状况,2006-2008年共采集土样9 250个,对土壤养分进行测试分析.结果表明:北镇市土壤有机质平均含量为1.55%,碱解氮平均含量为109.8 mg/kg,有效磷平均含量为18.27 mg/kg,速效钾平均含量为106.99 mg/kg;与1980年相比,全市耕地地力呈上升趋势.通过土壤养分测定与田问试验,建议每hm2施用有机肥3万～4.5万kg、氮素120～225 kg、P2O530～120 kg、K2O 30～150 kg.     

武冈市耕地质量长期定位监测点养分变化规律及平衡分析

通过对武冈市耕地质量长期定位监测点5年（2008--2012年）监测,武冈市主要耕地土壤的养分动态变化趋势：有机质、全氮含量略有上升,有效磷上升较明显,氮、磷投入盈余,钾亏缺,提出了今后控氮、稳磷、增钾的施肥对策。     

基于改进模糊综合评价模型的节水灌溉效益评价北大核心

传统模糊综合评价模型无法切合实际的评价灌区的节水灌溉效益,提出基于改进模糊综合评价模型,通过指定的权向量矩阵隶属度相乘可以得出某个评价对象从整体对评价等级的隶属度。将其应用于宜昌东风渠灌区中的枝江地区乡镇节水灌溉效益的评价。根据该隶属度的大小确定被评价对象的优劣等级,从而得出评价结果。     

陵川县耕地土壤养分现状及施肥对策

2007年至今,陵川县土壤肥料工作站对全县8000多个土样进行了采集调查和化验分析,基本摸清了耕地地力条件、土壤理化性状与施肥管理水平。针对县域耕地土壤养分现状,提出了提高土壤肥力、科学施肥的建议,并给出了主要农作物肥料配方。     

鞍山市耕地土壤地力调查与评价

为了解鞍山市耕地的地力状况,选取24962个土样进行养分含量检测,与1979年第2次土壤普查土壤养分含量平均值进行比较,土壤中除微量元素、有效磷、全氮、碱解氮含量较高外,有机质、速效钾的含量均有所下降。     

南方典型丘陵山区不同高程耕地土壤养分变化特征分析

为探讨不同高程下的耕地土壤养分空间变异特征,选择南方典型丘陵山地区——江西省赣州市为研究区,基于2012—2013年测土配方项目不同高程下采集处理的2 928个耕层(0～20 cm)土壤养分数据,运用经典统计、相关性分析、方差分析和协同克里格差值方法,分析了耕地土壤养分含量与高程的空间耦合关系。结果表明:土壤有机质、全氮、全钾含量与高程呈正相关关系,全磷、有效磷含量与高程呈负相关关系,速效钾含量与高程相关性不显著。高程分组方差分析结果进一步显示,在小于250 m高程范围内,有机质和全氮含量随高程上升而增加,高值区主要分布在研究区周边海拔较高地区,当高程大于250 m时,养分含量变化差异不显著;在小于200 m高程范围内,全磷和有效磷含量随高程上升而降低,高值区主要分布在研究区中部低海拔地区,当高程大于200 m时,养分含量变化差异不显著;全钾含量随高程上升而增加,但有效钾含量随高程变化波动较大,二者规律性不明显。土壤养分含量随高程变化是不同高程下的成土母质、土壤类型、土地利用方式、土壤侵蚀等共同作用的结果。研究结果有助于探明耕地土壤养分随高程垂直变化规律,对实现土壤养分的精准管理和保障我国粮食安全具有重要意义。     

粮食主产区耕地土壤重金属高光谱综合反演模型

粮食主产区的耕地土壤重金属污染已成为影响粮食安全和人居环境安全的突出问题。高光谱遥感技术为快速高效获取土壤重金属含量提供了新的途径,也为土壤总金属污染的监测和防治提供了技术保障。以河南省粮食主产区新郑市为研究对象,共采集191个耕地土壤样品,利用Rank-KS法划分为144个建模集样本和47个验证集样本;在室内利用ASD Field Spec 3型地物光谱仪获取土壤高光谱数据,对耕地土壤样品在400~2 400 nm的光谱反射率与Cr、Cd、Zn、Cu、Pb 5种重金属元素进行相关性分析,筛选出5种重金属均通过P=0.01显著性检验的共用高光谱特征波段作为反演模型的自变量;采用基于OLS的固定影响变系数面板数据模型,对新郑市144个建模集样本的5种土壤重金属面板数据构建高光谱综合反演模型。结果表明:面板数据模型整体显著,拟合优度较高(R~2=0.993 7,F统计量为1 365.94)。模型精度检验Cu的相对分析误差为2.046,Pb的相对分析误差为3.432,都具有较好的预测精度;Cr、Cd、Zn的相对分析误差在1.4~1.8之间,具有一般的定量预测能力。面板数据模型通过一次建模综合反演多种土壤重金属,计算简便、速度快,可以用于新郑市耕地土壤重金属的高光谱快速监测。