基于主成分分析的土壤肥力綜合指數評價_圖文

1、基于主成分分析的土壤肥力綜合指數評價3吳玉紅田霄鴻33同延安南雄雄周密侯永輝(西北農林科技大學資源環(huán)境學院,陜西楊凌712100摘要以楊凌為研究區(qū)域,選擇田塊尺度為評價單元,采集27個田塊土壤,利用模糊數學中綜合指數評價模型進行土壤肥力質量評價。經取樣數合理性統(tǒng)計分析,27個樣點估計研究區(qū)域土壤肥力評價能夠滿足90%置信水平條件下15%和20%的相對誤差取樣數的精度需求。運用主成分分析,通過計算變量的Nor m 值篩選速效鉀、碳酸鈣、全磷、全氮、土壤有機質、CEC 、速效磷、全鉀進入土壤肥力評價的最小數據庫集(MDS ,利用非線性隸屬度函數實現評價指標量綱歸一化且評價單項肥力指標,利用雷達圖直

2、觀地反映單因素肥力指標在土壤中的狀態(tài)以及土壤肥力的整體狀況,結果表明,全磷和碳酸鈣是影響研究區(qū)土壤肥力的限制性因子。研究區(qū)域在田塊評價尺度上的土壤肥力綜合指數范圍為017018。關鍵詞主成分分析;最小數據庫;隸屬度函數;土壤肥力綜合指數中圖分類號S158.2文獻標識碼A 文章編號1000-4890(20101-0173-08A ssess m en t of i n tegra ted so il fertility i n dex ba sed on pr i n c i pa l com ponen ts ana lysis.WU Yu 2hong,TI A N Xiao 2hong,T

3、ONG Yan 2an,NAN Xi ong 2xi ong,ZHOU M i,HOU Yong 2hui (College of R esource and Environm ent,N orthw est A &F U niversity,Yangling 712100,Shaanxi,China .Chinese Journa l of Ecology ,2010,29(1:173-180.Abstract:Taking the Yangling of Shaanxi as a case and selecting field p l ot scale as the assess

4、 2ment unit,the far m land s oil fertility quality was evaluated by using integrated fertility index .Ac 2cording t o the statistical analysis for sa mp le nu mber rati onality,the regi onal s oil fertility assess 2ment based on 27sa mp ling sites were sufficient t o meet the required accuracy of 15

5、%and 20%relative err or under 90%confidence level .The m ini m u m data set components including s oil or 2ganic matter,t otal nitr ogen,t otal phos phorus,t otal potassium ,available phos phorus,available potassiu m ,CEC,and calcium carbonate were selected thr ough calculating the Nor m values base

6、d on p rinci pal components analysis,and the non 2linear me mbershi p functi on was used t o transf or m the indicat ors int o di m ensi onless data and t o evaluate single indicat or .The radar p l ot was used t o reflect the single fact or fertility and the integral fertility .It was shown that t

7、otal phos phorus and calciu m carbonate were the li m iting fact ors for the s oil fertility quality in the study area,and the integrated fertility index at field p l ot scale was 017-018.Key words:p rinci pal components analysis (PCA ;m ini m um data set (MDS ;me mbershi p functi on;integrated s oi

8、l fertility index .3國家“十一五”科技支撐計劃資助項目(2006BAD05B07、2007BAD89B16、2006BAD25B09。33通訊作者E 2mail:txhonghot m ail .com 收稿日期:2009206209接受日期:2009209209土壤是保證食物生產的基礎,土壤質量的好壞直接關系到人類的生存狀況,其中土壤肥力是土壤的本質屬性。目前由于人為因素的影響,土壤肥力呈下降趨勢,因此,對土壤肥力的正確認識和科學客觀的評價是準確了解土壤本質及更好利用土壤資源的保障,也成為近年來國內外研究的重點(張慶利等,2003;馬強等,2004;Andre ws et

9、 al .,2004;Ca m 2bardella et al .,2004;W ienhold et al .,2004;I dowu eta l .,2008。土壤肥力評價是一個科學的研究過程(黃勇和楊忠芳,2009,主要包括評價尺度和評價單元的選擇,評價指標的選擇,土壤樣品采集,評價方法的選擇,每個過程都會影響評價結果的準確度。評價尺度的選擇直接影響到土地質量評價的精生態(tài)學雜志Chinese Journal of Ecol ogy 2010,29(1:173-180度。中國實行家庭聯產承包責任制以后,田塊成為基本的操作單元。研究表明(呂蘇丹等,2002,田塊尺度上,經過長期人為耕作的影響

10、,同一田塊內的土壤屬性尤其是土壤肥力具有相對一致性,以田塊作為評價單元進行評價和農民生產習慣相一致,評價更客觀、更符合實際應用性。地處關中平原的楊凌地區(qū),是歷史悠久的農耕區(qū),對其土壤肥力進行評價應主要側重耕地肥力的動態(tài)變化的總結性評價(郭亞軍和于兆吉,2002。因此,本文主要探討土壤肥力質量,旨在了解耕地肥力質量的動態(tài)變化,為提高基本農田土壤的生產力提供參考。影響土壤肥力質量的土壤屬性很多,土壤的每個理化性狀、生物屬性都可能是最終的評價指標,但對于特定區(qū)域,由于考慮到土壤屬性的時空變異性、數據獲取的成本及因子間的相關性等因素,顯然不可能獲取所有因子的數據,而只能從候選參數數據集中選出一個能最大

11、限度的代表所有候選參數的最小數據集(MDS(Govaerts et al.,2006;Rezaei et al.,2006;李桂林等,2007。劉世梁等(2006提出使用頻率最高,且具有穩(wěn)定性的評價耕作土壤肥力的因子,共有10項:有機質、全氮、全磷、全鉀、有效磷、速效鉀、pH、CEC、質地、耕層厚度、土壤質量的高低是諸多因素影響的結果,且因素之間很大程度上存在相關性,從眾多因素中篩選出具有代表性、獨立性、主導性的因子是定量準確評價土壤質量的關鍵。然而,在土壤質量評價研究中所采用的評價指標多是研究者依據經驗人為確定的(劉世平等, 2008;Mast o et al.,2008,而不是從大量表征土

12、壤理化生物屬性的眾多指標中采用一定的統(tǒng)計學方法篩選出來的,難免帶有一定的主觀性。大量研究表明,主成分分析法(PCA是土壤質量定量評價中應用最為廣泛的數理統(tǒng)計方法(王恒旭等,2006;Ye mefack et al.,2006;陳留美等,2008,能夠客觀準確的篩選土壤屬性的變異性,因此,本研究運用SPSS統(tǒng)計軟件,基于土壤屬性間的相關性,采用主成分分析篩選出能夠獨立敏感的反應土壤質量變化的土壤屬性組成土壤肥力質量評價的最小數據庫集(MDS。基于數理統(tǒng)計方法的土壤質量的定量評價成為土壤質量評價研究的熱點(Gl over et al.,2000;An2 dre ws et al.,2002;廖桂堂

13、等,2007。常見的評價方法有模糊評價法和土壤質量指數法。土壤質量指數法是定量化評價土壤質量的常用方法。本文選用土壤質量指數法對楊凌地區(qū)不同利用類型耕地進行評價,旨在了解耕地肥力的動態(tài)變化,為基本農田保護和規(guī)劃提供參考。1研究地區(qū)與研究方法111研究區(qū)概況研究區(qū)域地屬楊凌農業(yè)高新技術示范區(qū),位于陜西關中平原中部。楊凌地區(qū)年均溫度1219,10的積溫4185,年均降水量63511mm,夏秋季降水集中,占全年降水量70%,年均蒸發(fā)量99312 mm,屬半濕潤易旱地區(qū)。土壤屬石灰性土壤,pH值為810815,土壤類型以塿土(土墊旱耕人為土為主。塿土是關中地區(qū)的主要耕作土壤,塿土集中區(qū)分布區(qū)也是陜西省

14、糧、棉、油及經濟作物的重要生產基地分布區(qū)。關中地區(qū)因其特殊的土壤理化性質,抗旱力較強,具有井灌和渠灌條件,是我國西北的重要農業(yè)區(qū)之一,特別適于小麥、玉米等糧食作物和蔬菜的種植。112樣品采集及分析2006年11月中旬進行了土壤樣品的采集,以田塊為采樣單元,隨機在34°161665N34°171620N,108°031728E108°041265E,利用GPS定位,采集27個田塊020c m土樣。采樣選點時,遠離田邊、溝邊、路邊或肥堆邊,每個采樣區(qū)域大小基本一致,約30m×30m。每一個樣點都按農化樣的采樣要求,在每個區(qū)域內按S型布點法,多點混合

15、采樣。土樣經風干處理后過1mm篩,分取部分樣品過0125mm篩備用。耕地類型以糧田和果園為主,其中編號118土樣為糧田,均種植冬小麥;編號1927為果園,種植蘋果、獼猴桃。土壤屬性的測定方法(鮑士旦,1999:有機質(外加熱法、全氮(半微量開氏法、全磷(Na OH熔融2鉬銻抗比色法、全鉀(Na OH熔融2火焰光度法、硝態(tài)氮和銨態(tài)氮(KCl浸提,流動分析儀測定、速效磷(O lsen法、速效鉀(NH4OAc浸提2火焰光度法、陽離子交換量(乙酸鈉浸提2火焰光度法、pH值(DE LT A2320pH計、碳酸鈣含量(氣量法。113數據處理數據經Excel整理后,利用SPSS1610軟件的描述統(tǒng)計(des

16、cri p tive statistics進行平均值、標準差、變異系數分析以及利用SPSS1610軟件的因子分析(fact or analysis進行主成分分析。471生態(tài)學雜志第29卷第1期2結果與分析211土壤肥力評價最小數據庫集及因子權重的確定區(qū)域土壤肥力評價的基本思路是通過用統(tǒng)計學的方法研究所采土壤樣本的土壤屬性特性,從而估計整個區(qū)域的土壤肥力狀況,因土壤屬性的合理取樣數目是總體評價準確度的保障。文對在研究區(qū)采集的27個樣本數進行了樣本采樣數目的合理性分析。本研究中研究區(qū)域土壤屬同一類型且作物管理方式差異較小,取樣方法的相關研究表明,隨機取樣方法是適合區(qū)域性土壤肥力評價的取樣方法之一,

17、因此,本研究選用純隨機取樣方法進行樣品采集,對取樣數目的估計選用針對區(qū)域純隨機取樣而構造的最佳取樣數量計算公式(王珂等,2001:n=(t(n,×S td2/d2式中:n為需要的取樣數量,t為所要求的置信水平相對應的t值;S td為樣本標準差,d=樣本平均值×相對誤差(%。表1各指標的變異系數大小順序為硝態(tài)氮>銨態(tài)氮>全氮>全磷>速效鉀>碳酸鈣>速效磷>有機質>CEC>pH,變異越大,達到一定精度要求所需的樣本數量也會相應增加,硝態(tài)氮變異系數最大,其所需的取樣數也最高。本研究27個樣品除硝態(tài)氮、銨態(tài)氮其他指標能夠滿足90

18、%置信水平條件下15%和20%的相對誤差取樣數的精度需求;能夠滿足95%置信水平15%和20%的相對誤差取樣數的需求(表2,因此,對27個樣點進行土壤肥力評價可估計研究區(qū)域整體的土壤肥力狀況。212土壤肥力評價最小數據庫集及權重的確定進行土壤肥力質量評價,需從大量表征土壤肥力的土壤屬性中篩選出對土壤肥力質量敏感的參評指標組成最小數據庫集(MDS?？茖W選取土壤指標是土壤肥力評價的重要方面,在指標選取時應避表1土壤屬性統(tǒng)計Tab.1D escr i pti ve st a tisti cs of so il properti es表2在允許誤差范圍內土壤合理取樣數量分析Tab.2Adequa te

19、 s am pli n g am oun t w ith i n the error土壤屬性置信水平95%相對誤差5%相對誤差10%相對誤差15%相對誤差20%置信水平90%相對誤差5%相對誤差10%相對誤差15%相對誤差20%吳玉紅等:基于主成分分析的土壤肥力綜合指數評價免相對穩(wěn)定的指標,如表層質地、土體構型等,而應選取有機質、全氮、速效磷、速效鉀等受人類耕作方式影響較大的,且又能準確反映土壤肥力質量的養(yǎng)分指標來綜合評定土壤肥力水平(孔祥斌等, 2007。在研究區(qū)內,由于各種環(huán)境因素和管理水平相對一致,土壤養(yǎng)分就成了影響土壤肥力質量的主要因素,且本研究旨在評價同一土壤類型的耕地肥力狀況。因此

20、,本研究在指標選擇時側重土壤養(yǎng)分指標及顯著影響土壤肥力的環(huán)境因子,選擇了11項肥力指標(表1。MDS的確定通常有專家打分法、主成分分析法、聚類分析法等,其中主成分分析(PCA法應用最為廣泛。主成分分析是將多個指標化為少數幾個指標,實現降維的一種統(tǒng)計方法,且可以很好地處理變量間的多重相關性,使彼此之間具有相互獨立性(張潤楚,2006。本文運用主成分分析從表征土壤肥力質量的眾多候選土壤屬性參數中篩選出能夠解釋大多數變異的具有獨立性、代表性、敏感性的評價指標。對所測定的11項土壤屬性指標進行主成分分析,結果表明(表3,特征值1的PC有4個,前4個主成分累計貢獻率>85%,能夠解釋較多的變異性。

21、通常利用P AC篩選MDS評價指標時,往往只依據某變量在一個PC上的旋轉因子載荷的大小進行選取,這可能引起變量在其他特征值1的PC上的信息丟失。為避免此缺陷可通過計算變量的Nor m值實現(李桂林等,2007。Nor m值的幾何意義為該變量在由主成分組成的多維空間中的矢量長模(Nor m的長度,長度越長,則表明該變量對所有主成分的綜合載荷越大,其解釋綜合信息的能力就越強。Nor m值的計算如下:N ik=ki(u2ikk式中:Nik為第i個變量在特征值1的前k個主成分上的綜合載荷;uik為第i個變量在第k個主成分上的載荷;k為第k個主成分的特征值。通過PCA分析,先將參評的土壤屬性依據分組原則

22、(李桂林等,2007進行分組并計算各自的Nor m 值(表3;將每個特征值1的PC中因子荷載015土壤參數分為1組,分組后入選MDS的原則是:每組中Nor m值在最高Nor m值10%范圍內的參數被選取,同時參評指標選取還應符合MDS中易測定性、重現性、主導性、穩(wěn)定性、精確性、實用性等原則。按照分組原則速效鉀、碳酸鈣含量、全磷、全氮、有機質、銨態(tài)氮、CEC為組1,銨態(tài)氮與有機質(016993,CEC(-016083有較高的相關性,因此,組1中選擇速效鉀、碳酸鈣含量、全磷、全氮、有機質、CEC進入MDS;速效磷為組2,全鉀,硝態(tài)氮為組3,硝態(tài)氮變異系數較大,同一置信水平和同一相對誤差下,所需的合

23、理樣本取樣數較大(表2,因此,考慮到樣本取樣數可能會引起系統(tǒng)誤差,所以硝態(tài)氮被剔除;pH為組4。組2及組4中各有一個因子。定量評價土壤質量宜選擇中度、高度敏感的指表3土壤屬性主成分因子載荷矩陣,公因子方差,因子權重及Nor m值Tab.3Results of pr i n c i pa l co m ponen t ana lysis,factor load i n gs,co mm una liti es of so il qua lity factors,i n d i ca torswe i ght and Nor m va lues土壤屬性分組主成分PC21PC22PC23PC24公因

24、子方差權重Nor m值671生態(tài)學雜志第29卷第1期標,由于變異系數<10%為不敏感界限(許明祥等, 2005b,因此,由于pH變異系數2147%<10%(表1,所以pH被剔除。綜上,所選的11項土壤肥力指標最終進入MDS的指標有:速效鉀、碳酸鈣含量、全磷、全氮、土壤有機質、CEC、速效磷、全鉀。權重系數的確定是評價結果是否準確的關鍵,確定權重系數的方法一般有3類:1主觀賦權法;2客觀賦權法;3主客觀結合賦權法。本文基于土壤屬性本身內在的關系,利用主成分分析法得到的各土壤評價指標的公因子方差,通過計算各個公因子方差占公因子方差總和的百分數,將權重值轉換為0110的數值(表3。213

25、土壤肥力單因素評價進行土壤肥力評價首先要對各評價因素的優(yōu)劣進行分析研究。土壤屬性具有空間變異性,對土壤質量的影響也處在動態(tài)變化中,因此,對各評價指標應進行模糊性評價。本研究通過建立土壤屬性與土壤生產功能之間的隸屬度函數,其隸屬度值表明各指標在土壤中的狀態(tài),通過隸屬度值的大小來體現各評價指標的優(yōu)劣即對土壤功能影響的貢獻率,同時實現評價指標量綱歸一化,使評價指標間具有可比性。由于土壤因子變化具有連續(xù)性,故各評價指標采用連續(xù)性質的隸屬度函數。常見隸屬度函數類型有S型、梯形型、拋物線型等。本研究中有機質、全氮、全磷、全鉀、速效磷、速效鉀、CEC在一定的范圍內,作物效應曲線呈S型,所以其隸屬度函數采用S

26、 型曲線,屬于這種類型的因子,其值越高,表明評價對象的質量越好,但達到一定臨界值之后,其效用也趨于穩(wěn)定(圖1;碳酸鈣含量呈現梯形,屬于這種類型的因子,其指標在一定范圍內,評價對象質量較好,高于或低于該范圍則變差,隸屬度函數見圖1。各單項評價指標豐缺標準因不同的作物和土壤而有差異,因此,依據本文研究區(qū)土壤理化特點,以及參考相關研究(陜西省土壤普查辦公室,1992;劉京等,2007;王德彩等,2008,曲線中轉折點的相應取值見表4 。圖1S型及拋物線形隸屬度函數及曲線F i g.1Curve of S2type and parabol a2type m e m bersh i p functi o

27、nf(x為參評因子影響土壤質量的分值;x為因子實測值;c1為因子的最低閾值;,為參數,本研究中令=1,=1;a、d為臨界值,b、c 為適宜作物生長的閾值,k為參數,本研究中令k=2。圖1中最大值110表示土壤屬性能夠滿足作物生長的最佳狀態(tài);最小值011表示作物生長所需求的土壤屬性作用分值的最低閾值。結合生產實際將最小值定為011而非零。研究區(qū)27個樣點8項參評的肥力指標利用相應的隸屬度函數計算得到各指標隸屬度函數值,經統(tǒng)計分析表明(表5,27個樣品指標的隸屬度函數值變異系數很小,因此,27個樣點可估計研究區(qū)8項參評指標的特性及對土壤肥力質量的影響。因此,用各指標的平均隸屬度值制成雷達圖來反映各

28、指標的狀態(tài)及研究區(qū)肥力質量的整體狀況。雷達圖的幾何意義(高慧璇,2005:每個坐標軸上的點越向原點靠近,代表其屬性狀態(tài)越差,相反越遠離坐標表4隸屬度函數曲線中評價指標的轉折點取值Tab.4Va lue of turn i n g po i n t i n m em bersh i p functi on of eva lua ti n g i n d i ca tors項目有機質(gkg-1全氮(gkg-1全磷(gkg-1全鉀(gkg-1速效磷(mgkg-1速效鉀(mgkg-1CEC(c molkg-1項目碳酸鈣含量(%d15771吳玉紅等:基于主成分分析的土壤肥力綜合指數評價178 生態(tài)學雜

29、志 29 卷 1 期 第 第 表 5 各評價指標隸屬度值統(tǒng)計 ( n = 27 Tab. 5 D escr iptive sta tistics of m em bersh ip va lue of in d i2 ca tors 指標 最小值 0191 0153 0110 0193 0191 0194 0189 0110 也略小于糧田的 ,說明果園土壤肥力狀況較糧田差 , 這與相關研究表明的農地的土壤綜合質量指數普遍 高于果園的結論相一致 (劉夢云等 , 2005 ,因此 ,本 文采用的隸屬度函數能夠客觀的反映研究區(qū)的單因 素及整體土壤肥力質量狀況 。 214 土壤肥力指數評價 土壤肥力指數

30、法是常用的一種定量化評價土壤 肥力的方法 ,土壤質量指數能夠綜合有效的反映土 壤質量的變異信息 ,因此 ,本文采用土壤肥力質量指 數法進行土壤肥力評價 。土壤質量指數法是將評價 結果轉化成 011 110 的數值 , 使評價結果更直觀 , n 最大值 0195 0178 0138 0199 0196 0198 0194 0197 平均值 0193 0170 0118 0197 0195 0199 0192 0141 標準差 變異系數 (% 0101 0107 0108 0101 0101 0 0101 0127 0 0101 0101 0 0 0 0 0107 有機質 全氮 全磷 全鉀 速效磷

31、 速效鉀 CEC 碳酸鈣 原點 ,代表其屬性狀態(tài)越好 ,由坐標軸上各個點圍成 的多邊形的面積大小代表由參評因子所組成的評價 對象的整體狀態(tài) 。 從圖 2 可見 ,全磷隸屬度函數值最小 ,碳酸鈣次 之 ,遠小于理想值 ,表明全磷和碳酸鈣對土壤肥力的 作用分值較小 ,全磷是該研究區(qū)影響土壤肥力質量 的限制性因子之一 。該研究區(qū)全磷含量普遍較低 , 潛在供磷能力較差 。研究區(qū)土壤屬石灰性土壤 , 碳 酸鈣是作物生長介質的限制因子之一 , 碳酸鈣通過 影響 pH 進而影響其他養(yǎng)分的有效性 。全氮隸屬度 值在 017 左右 , 處在中間狀態(tài) , 有機質 、 全鉀 、 速效 磷、 速效鉀 、 隸屬度值在

32、019 以上 , 處在較好的 CEC 狀態(tài) 。圖 2 由 8 項參評因子組成的研究區(qū)綜合肥力 指數八邊形明顯偏向左下方 , 表明影響研究區(qū)土壤 肥力質量的因子是全磷 、 全氮 、 碳酸鈣 ; 且八邊形的 面積比各指標處在最佳狀態(tài)的正八邊形面積明顯要 小 ,說明研究區(qū)整體的土壤肥力質量不高 。圖 2 果 園土 壤 全 磷 , 碳 酸 鈣 隸 屬 度 函 數 值 均 小 于 糧 田 土壤的 ,且由土壤肥力指標所組成的八邊形的面積 圖 2 各指標隸屬度函數值的雷達圖 F ig. 2 Radar plot of m em bersh ip va lue of in d ica tors 更利于相互之間

33、的比較 , 土壤質量指數越高代表土 壤質量越好 。常用的計算方法有 : 直接疊加法 ,權重 加權求和法 ,綜合評價模型等 。本文采用模糊數學 中的綜合肥力指數評價模型 IF I ( integrated soil fer2 tility indices及權重加權求和指數 ADD FQ I ( addi2 tive fertility quality indices 模型 (王建國等 , 2001; 許 明祥等 , 2005a ,其數學表達如下 。 加權求和模型 : FQ I = 綜合評價模型 : IF I = W i =1 n i Fi Wi ( F i i =1 式中 :W i 為第 i個因

34、子的權重 ; F i 為第 i個因子的隸 屬度 ; n為參評因子數 ; 表示求和 ; 表示連乘 , W 連乘運算體現各評價因素間的交互作用 , ( Fi i 體 現各評價因素對土壤肥力質量的貢獻率 。 2 種指數模型下研究區(qū)土壤肥力指數曲線變化 趨勢一致 (圖 3 , 但在綜合肥力評價模型下各樣點 肥力指數的變異較大 。果園之間的土壤養(yǎng)分含量差 異較大 (劉汝亮等 , 2008 , 由綜合肥力評價模型得 到的土壤肥力指數大部分在 017 上下波動且偏幅幅 度較小 ; 由加權求和評價模型得到的土壤肥力指數 在 016 左右波動 。綜合肥力指數與相關研究的結論 圖 3 土壤肥力加權及綜合指數散點圖

35、 F ig. 3 Sca tter chart of so il fertility in dex 吳玉紅等 : 基于主成分分析的土壤肥力綜合指數評價 179 基本吻合 (王德彩等 , 2008 。從圖 3 可見 ,果園 (編 號 19 27 的綜合指數普遍略低于糧田 (編號 1 18 。章明奎等 ( 2002 研究表明 , 土壤肥力指標與 耕地的利用方式有密切的關系 , 采樣時間為 11 月 , 可能是因為果園的高產出 ,相應養(yǎng)分挾出量較大 ,土 壤肥力質量明顯下降 。 3 結論與建議 果與相關研究相一致 。本文所選的田塊評價尺度和 農民習慣的耕作空間尺度相一致 ,因此 ,以田塊為單 元 ,

36、評價更客觀 、 更符合實際 。 參考文獻 鮑士旦 . 1999. 土壤農化分析 (第 3 版 . 北京 : 中國農業(yè)出 版社 . 陳留美 , 桂林國 , 呂家瓏 , 等 . 2008. 應用主成分分析和聚 類分析評價不同施肥處理條件下新墾淡灰鈣土土壤肥 力質量 . 土壤 , 40 ( 6 : 971- 975. 高慧璇 . 2005. 應用多元統(tǒng)計分析 . 北京 : 北京大學出版社 . 郭亞軍 , 于兆吉 . 2002. 綜合評價的合理性問題 . 東北大學 學報 (自然科學版 , 23 (9 : 844- 847. 黃 , 楊忠芳 . 2009. 土壤質量評價國外研究進展 . 地質 勇 通報

37、, 28 (1 : 130- 135. 孔祥斌 , 劉靈偉 , 秦 , 等 . 2007. 基于農戶行為的耕地 靜 質量評價指標體系構建的理論與方法 . 地理科學進展 , 26 ( 4 : 75- 85. 李桂林 , 陳 , 孫志英 , 等 . 2007. 基于土壤特征和土地 杰 利用變化的土壤質量評價最小數據集確定 . 生態(tài)學報 , 27 (7 : 2715- 2724. 廖桂堂 , 李廷軒 , 王永東 , 等 . 2007. 基于 GIS和地統(tǒng)計學 的低山茶園土壤肥力質量評 . 生態(tài)學報 , 27 ( 5 : 1978 - 1986. 劉 , 常慶瑞 , 劉 , 等 . 2007. 陜西省

38、土壤信息系統(tǒng) 京 淼 的設計與建 立 . 西 北農 林科技 大 學 學報 (自 然 科學 版 , 35 ( 12 : 129- 132. 劉夢云 , 安韶山 , 常慶瑞 , 等 . 2005. 寧南山區(qū)不同土地利 用方式土壤質量評價 . 水土保持研究 , 12 (3 : 35- 37. 劉汝亮 , 同延安 , 高義民 , 等 . 2008. 渭北旱塬蘋果園土壤 養(yǎng)分狀況分析與平衡施肥研究 . 西北農林科技大學學 報 (自然科學版 , 36 ( 3 : 135- 140. 劉世梁 , 傅伯杰 , 劉國華 , 等 . 2006. 我國土壤質量及其評 價研究的進展 . 土壤通報 , 37 ( 1 :

39、 137- 143. 劉世平 , 陳后慶 , 聶新濤 , 等 . 2008. 稻麥兩熟制不同耕作 方式與秸稈還田土壤肥力的綜合評價 . 農業(yè)工程學報 , 24 (5 : 51- 56. 呂蘇丹 , 汪光宇 , 鄔亞浪 , 等 . 2002. 東陽萬畝園區(qū)土壤養(yǎng) 分綜合評價研究 . 浙江大學學報 (農業(yè)與生命科學版 , 28 ( 3 : 272- 276. 馬 , 宇萬太 , 趙少華 , 等 . 2004. 黑土農田土壤肥力質 強 量綜合評價 . 應用生態(tài)學報 , 15 ( 10 : 1916- 1920. 陜西省土壤普查辦公室 . 1992. 陜西土壤 . 北京 : 科學出版 社. 王 , 沈

40、掌泉 , John SB , 等 . 2001. 精確農業(yè)田間土壤空 珂 間變異與采樣方式研究 . 農業(yè)工程學報 , 17 ( 2 : 33 36. 王德彩 , 常慶瑞 , 劉 , 等 . 2008. 土壤空間數據庫支持 京 的陜西土壤肥力評價 . 西北農林科技大學學報 (自然 科學版 , 36 ( 11 : 105- 110. 王恒旭 , 胡永華 , 王文成 , 等 . 2006. 主成分分析在杞縣大 蒜種植區(qū)土壤質量評價中的應用 . 中國農學通報 , 22 進行區(qū)域土壤肥力質量評價時 , 由于土壤屬性 的空間變異性 ,在平衡采樣成本和保證一定精確度 需求的前提下需考慮取樣的合理樣本數 。本

41、研究中 選用針對區(qū)域純隨機取樣而構造的最佳取樣數量計 算公式對取樣數目進行了估計 , 分析表明參評的 8 項肥力指標 , 能夠基本滿足 95%置信水平 15% 和 20%的相對誤差取樣數的需求 。因此 ,本文中 27 個 樣本數估計研究區(qū)土壤肥力狀況具有合理性 。 單因素肥力評價結果表明 , 研究區(qū)土壤鉀素營 養(yǎng)充足 ,全磷成為限制性的肥力因子 ,因此在平衡施 肥時應考慮施用磷肥 。本研究中 ,用各參評指標的隸 屬度值組成反映各屬性狀態(tài)的雷達圖 ,不僅可以直觀 地反映單項肥力指標對土壤肥力質量的貢獻 ,同時可 以通過其面積的大小直觀反映研究區(qū)土壤肥力的整 體狀況 ,因此 ,可將雷達圖推廣應用到

42、土壤質量評價 中評價結果的表達 ,使結果表述更加直觀。 本文中采用的主成分分析的權重確定方法 , 盡 管降低了評價過程中的主觀性 , 但不易突出評價區(qū) 域內某限制性較強因子對評價對象的影響作用 , 為 此 ,可通過主觀賦權突出研究區(qū)域的限制因子對評 價對象的作用 ,這尤其對適宜性評價研究結果影響 較大 。因此 ,在土壤肥力質量評價權重確定方法方 面 ,有待于進一步探討研究主客觀結合賦權的方法 , 這對合理確定權重有重大意義 。 本文克服了以往利用主成分篩選最小數據庫集 評價指標時 ,只依據某變量在一個主成分上的因子 載荷的大小進行選取 , 這可能會引起變量在其他特 征值 1 的主成分上的信息丟

43、失 , 通過計算變量的 Norm 值避免了此缺陷 。 土壤肥力綜合模型充分考慮了評價因素指標 值 ,評價因素權重和評價因素之間交互作用對土壤 肥力質量的共同作用 , 與加權指數模型相比能夠綜 合反映土壤肥力質量的狀況 。土壤肥力綜合模型評 價結果表 明 , 研 究 區(qū) 土 壤 肥 力 質 量 指 數 為 017 018, 全磷是影響土壤肥力的限制性因子 , 該評價結 180 生態(tài)學雜志 29 卷 1 期 第 第 Govaerts B , Sayre KD , Deckers J. 2006. A m inim um data set for soil quality assessment of

44、 wheat and maize cropp ing in the highlands of M exico. S oil & T illage R esea rch , 87: 163 - 174. Idowu OJ, van Es HM , Abaw i GS, et a l 2008. Farmer2 . orien2 ted assessment of soil quality using field, laboratory, and VN IR spectroscopy methods P lan t and S oil, 307: 243 . 253. M asto RE,

45、 Chhonkar PK, Singh D , et a l 2008. A lternative . soil quality indices for evaluating the effect of intensive cropp ing, fertilization and manuring for 31 years in the sem i2arid soils of India. Environm en ta l M on itoring and A s2 sessm en t, 136: 419- 435. Rezaei SA , Gilkes RJ, Andrew s SS 2006. A m inim um data set . for assessing soil quality in rangelands Geoder a , 136: . m 229- 234. W ienhold BJ, Andrew s SS, Karlen DL. 2004. Soil quality: A review of the science and experiences in the USA. Environ 2 m en ta l Geochem istry and Hea lth , 26: 89- 95. Yemefack M , Jetten VG, R