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。     

基于微生物生态效益的土壤肥力综合评价模型

提出了一种基于土壤微生物生态效益的土壤肥力综合评价模型.利用微生物作用动力学研究分析土壤微生物对土壤效态养分的直接以及间接生态效应,并在原有非生物评价指标权重结构的基础上,将微生物对肥力的贡献力折算到土壤有效态养分指标的权重上进行权值再分配,从而建立了微生物评价指标权值.划分微生物以及其他因素的评价等级并确定适宜型隶属度函数参数,建立土壤肥力综合模糊评价模型.根据评价结果与作物产量进行相关度分析,结果表明所采用的综合评价结果与小麦的长势和产量的相关度均高于传统方法,体现出较好的评价合理性.     

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.     

西丰县耕地地力评价研究

以辽宁省铁岭市西丰县为研究对象,对该区域耕层养分性状、耕层理化性状、立地条件和土壤管理等现状进行调查和分析,并结合"3S"技术,运用层次分析法和特尔菲法对该区域耕地地力进行评价,综合考虑研究区土壤、管理和地形等特征,收集整理各县区相关图件、资料,建立耕地资源数据库,拟选用的基础评价单元为土地利用现状图中的耕地图斑,拟选用的评价因子有地形坡度、坡面构型、岩石露头率、有效土层厚度、土壤质地、排水能力、灌溉保证率、有机质、p H、碱解氮、速效磷、速效钾、有效锌。通过模糊评价法获取单因素指标评语,通过层次分析法获得单因子指标权重,计算耕地地力综合指数,采用累积曲线法将研究区域地力等级分为5级,并绘制耕地地力等级分布图。     

基于物元分析的区域土地生态安全评价方法研究

现有土地生态安全评估涉及大量的行政区社会经济数据,评价方法常常忽略单个指标对综合值的影响程度,本文构建了基于地质-水文-生物（GHB）的生态安全评价体系,提出基于物元分析的区域土地生态安全评价方法,以大安市为例进行土地生态安全水平定量评价。评价得出大安市87.45%的土地生态安全水平处在安全级,但整体生态安全水平仍有较大提升空间;单个指标分析表明,大安市土地生态建设重在推进重要水源管理、提高植被覆盖度、减少矿产开采量和减少地下水开采量等工作。研究结果表明,物元分析能够揭示单个评价指标的分异信息,对大安市生态安全的改善有一定指导意义。     

基于土壤功能与胁迫的耕地土壤健康评价方法

基于功能性土壤管理理论,针对初级生产力、养分供给与循环、生物多样性供给、水净化与调节、碳封存与调节5种功能选取评价指标,通过识别水田、水浇地和旱地对不同土壤功能的供给和需求关系,构建土壤功能供需判别矩阵,并叠加重金属污染胁迫因素,评价耕地土壤的健康状况,从而实现了基于土壤功能与胁迫的耕地土壤健康评价。在河南省温县进行了评价方法的适用性研究,结果表明：温县5种土壤功能供需空间格局基本呈现由南向北逐渐递增的趋势,以青峰岭为界,中北部土壤功能的供需处于盈余状态,而南部区域处于失衡状态;土壤健康等级交错分布,亚健康面积占比最大,为44.4%,健康土壤零散分布在黄庄镇、番田镇、武德镇和祥云镇;土壤质地、土体构型、土壤养分、土壤生物活性和重金属污染胁迫是导致耕地土壤健康空间分异的主要因素。本研究可在理论上丰富土壤健康评价方法体系,在实践上促进耕地资源可持续利用与管理。     

基于GIS的清原县耕地地力评价

为了解清原县的耕地地力现况,将清原县的土壤图、行政区划图、土地利用现状图进行叠加,确定24868个评价单元,采用模糊评价、特尔斐法、层次分析法对土壤管理、耕层养分状况、耕层理化性状、剖面性状4方面13个影响因子进行分析,并建立耕地地力评价体系,以期为合理利用耕地资源提供参考。     

基于GIS的辽阳县耕地地力评价研究

采用综合指数法对辽阳县耕地地力进行评价。样点数共计4176个,在GIS支持下,将辽阳县土壤图、行政区划图、土地利用现状图进行叠加分析,确定评价单元6933个,采喟模糊评价、特尔斐法、层次分析法等,对土壤管理、耕层养分形状、耕层理化性状、剖面性状这4方面12个影响因子进行分析,并建立耕地地力评价体系及其模型。结果表明：全...     

基于云模型的水环境质量评价——以贾鲁河郑州段为例

水环境质量评价可以为水环境治理工作和规划提供科学的决策依据。综合考虑水环境系统的模糊性及随机性,建立了基于云模型的评价方法,以贾鲁河郑州段2017年水环境监测资料为依据,选取COD、氨氮、总磷为评价指标,运用超标倍数赋权法确定权重,利用正、逆向云算法得到单指标的云模型,并通过综合确定度对水环境质量进行综合评价。研究表明:云模型能够很好地实现检测数值和评价等级之间的转换;2017年1-2月该地区水质为劣Ⅴ类,3-11月水质明显提高,水环境质量呈现逐月好转的趋势,且评价结果与实际情况相符。     

基于云模型的水资源管理综合评价方法——以惠州市为例

针对具有信息不确定性、多层次水资源管理评价复杂评价问题,以2011年中央一号文件提出的水资源管理办法作为依据,从水资源开发利用、用水效率、水功能区限制纳污3个方面来构建评价指标体系;以模糊综合评价法作为评价的主体框架,使用云模型把握指标量的不确定性,更直观的体现定性概念与定量概念间的转换;并结合熵权法减少人为打分带来的影响,构建基于云模型与模糊综合评价法的改进评价模型,对惠州市的水资源管理状况进行评价。研究结果表明,惠州市整体水资源管理状态处于中等偏上水平,且通过云图对比可以更加清楚的了解水资源管理状态所处的位置与可信度和评价结果的稳定性。     

长株潭地区耕地生态安全评价研究

耕地生态安全关系到可持续发展和粮食安全。以长株潭地区耕地为研究对象,基于改进的PSR模型构建耕地生态安全评价指标体系,运用组合赋权法确定指标权重,并对长株潭地区耕地生态安全进行定量分析和评价。结果表明,在2000—2012年,研究区域耕地生态安全综合指数从37.59增加到55.82,生态安全整体水平呈波动上升趋势。其中,压力指数由23.37下降到4.14,年均减少率为6.86%;状态指数从10.00增加到33.55,年均增长率为19.63%;响应指数从4.22增加到18.12,年均增长率为27.45%。影响耕地生态安全的主要因素是耕地环境质量指数、第一产业产值占GDP比重、单位耕地农业机械化水平、单位耕地粮食产量、环保投资额占GDP比重和当年造林面积。     

宽甸县耕地土壤养分指标体系研究及施肥建议

宽甸县推广测土配方施肥以来,取得了良好效果。为进一步推进测土配方施肥工作,宽甸县对全县耕地土壤养分含量进行测量。测量结果表明：宽甸县耕地土壤有机质、碱解N和有效P含量上升;速效K含量虽然上升,但未达到1980年水平;耕地土壤pH值呈现中性化趋势。根据耕地土壤养分含量,通过拟合土壤养分与产量的方程,建立宽甸县耕地养分指标体系,找出土壤养分与作物产量之间的关系,并提出合理的施肥建议。     

宽旬县耕地土壤养分指标体系研究及施肥建议

宽甸县推广测土配方施肥以来,取得了良好效果.为进一步推进测土配方施肥工作,宽甸县对全县耕地土壤养分含量进行测量.测量结果表明:宽甸县耕地土壤有机质、碱解N和有效P含量上升;速效K含量虽然上升,但未达到1980年水平;耕地土壤pH值呈现中性化趋势.根据耕地土壤养分含量,通过拟合土壤养分与产量的方程,建立宽甸县耕地养分指标体系,找出土壤养分与作物产量之间的关系,并提出合理的施肥建议.     

模糊综合评价法判断重庆花椒种植区土壤肥力水平

为揭示重庆花椒地土壤质量状况及空间特征,采集重庆主要花椒区45个土壤样品,测定pH值、容重、有机质、有效磷、碱解氮、速效钾、有效铜、有效锌、有效铁、有效锰、有效硼、有效钼、有效硫共13个指标,采用模糊综合评价法对土壤质量进行综合评价,并利用半变异函数分析各指标空间变异特征。结果表明:各养分指标变异系数范围为14.8%～171.4%,该区域养分含量分布很不均衡;有效磷、有效铁、有效硼、有效硫的空间相关性较弱,主要受随机性因素影响;有效锌和有效铁的隶属度最高,其值分别为0.89、0.91,有效硼和有机质的隶属度较低,其值为0.15、0.34,说明花椒地有效锌和有效铁含量较丰富,但有效铁和有机质含量较缺乏;整体上该区中等肥力水平占51.1%,中等偏上肥力水平占42.2%,中等偏下肥力水平占6.7%,土壤肥力综合指数的在空间上呈现球状半变异函数,拟合程度极高。     

基于组合权重方法对蒲河流域水资源承载能力模糊综合评价

以往采用模糊综合评价方法对研究区进行评价时往往采用层次分析法确定权重,确定的权重值较为主观,为了克服层次分析法定权的主观性,采用熵权法和层次分析法确定了组合权重,对研究区水资源承载力进行评价。以蒲河流域为研究对象,建立符合蒲河流域自身特点的水资源承载能力综合评价指标体系,评价指标选取了单位面积水资源量、人均水资源可利用量、耕地灌溉率、人口密度、年人均GDP、万元GDP用水量、生态需水满足率、污水排放处理达标率等8个指标,运用组合权重计算各指标权重,对蒲河流域现状年水资源承载能力进行模糊综合评价。评价结果表明,蒲河流域水资源承载力总体水平处于适载与超载的临界状态,提升空间有限。     

基于熵权的地下水水质模糊综合评价

考虑到传统地下水水质模糊综合评价中权重确定的不确定性和主观性,结合各指标所提供的信息量,将信息熵理论引入到指标权重的确定中,评价石家庄地区典型地下水水质,并与传统的模糊综合评判方法的评价结果进行对比分析,结果表明,基于熵权的评价结果与传统模糊综合评价结果相似,能够反映水质的特征,由此可见信息熵理论可以用于地下水水质评价...     

台安县不同利用类型耕地土壤肥力现状评价

对台安县不同利用类型耕地189个土壤样品中有机质、全氮、碱解氮、速效磷、速效钾5项土壤养分指标进行测试、分析,分别从整体和不同利用类型方面评价台安县耕地土壤肥力状况,以期为台安县科学、合理施肥提供依据。