基于灰色关联投影的土壤养分分区管理模型研究

摘要 针对目前我国氮、磷、钾肥施用比例失调，中、微量元素缺乏的现状，以及不同作物对土壤养分的不同需求这一事实，建立了基于层次分析（AHP）与变异系数（CV）的灰色关联投影模型。该模型通过层次分析法得到各指标的主观权重，通过变异系数法得到各指标的客观权重，然后计算各样本点的灰色关联投影值，最后根据分区标准对样本区的土壤养分进行划分。从分区结果可以看出该模型能够根据作物类型进行全面、合理的土壤养分分区，且各分区的土壤养分层次分明。

关键词 土壤养分分区；层次分析；变异系数；灰色关联投影；管理模型

中图分类号 S158.3 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）13-0236-03

Research on Subarea Management Model of Soil Nutrients Based on Grey Relation Projection Method

HUANG Feng-li CAI Ming

（School of IOT Engineering，Jiangnan University，Wuxi Jiangsu 214122）

Abstract Considering the status that the unbalanced ratio of nitrogen fertilizer，phosphorus fertilizer，potassium fertilizer，and the lack of medium elements and trace elements，and the fact that different crops have different needs on soil nutrients，the grey relation projection model based on the analytic hierarchy process（AHP）and the coefficient of variation（CV）was built. The subjective weights of every index were obtained by AHP，and the objective weights were obtained by CV. The grey relation projection values of every sample point were calculated. At last，partitioning of the sample area according to the partition standard was conducted. From the results，it could be known that this model could partition the sample area reasonably，and overall according to the crops，and the soil nutrients of each subarea showed different levels.

Key words subarea of soil nutrients；analytic hierarchy process；coefficient of variation；grey relation projection；management model

作为农业生产的基础，土壤能够有效协调作物生长所需要的水、空气、肥等条件[1]，对土壤肥力进行分析可以为精准施肥提供理论依据。对于土壤肥力的研究，很多研究者选择根据地力水平对土壤肥力进行聚类分析，然后根据评价标准表将耕地划分为不同的肥力等级。例如王海江等[2]以有机质、碱解氮、速效磷和速效钾为指标，应用K-均值算法对新疆绿洲滴灌棉田进行了养分管理分区；丁榕[3]以土壤pH值、有机质、全氮和速效钾、速效磷为指标，运用主成分分析法提取3个主成分，然后应用模糊C-均值聚类算法（FCM）进行土壤养分管理区划分；Rodrigo A等[4]比较了聚类分析法、变异系数法和主成分分析法在管理区划分上的应用；于合龙等[5]采用主成分分析法确定指标权重，使用加权模糊聚类算法进行农田养分管理区划分；Wang等[6]、江厚龙等[7-8]和贺彩平[9]均对烟田养分分区进行了研究；Li等[10]和Moral等[11]根据土壤导电率进行管理区划分。

作物的生长不仅需要有机质和大量元素N、P、K，还需要中量元素Ca、Mg、S和微量元素B、Zn、Mo、Mn、Fe、Cu、Cl等[12]。目前，研究者一般都是选取对土壤肥力和生产力影响较大的元素作为评价指标进行土壤养分分区，往往忽略了中、微量元素对土壤肥力的影响。土壤养分分区的最终目的是为精准施肥提供理论依据，使农作物能够生长得更好，目前针对种植作物进行土壤养分分区研究的案例还比较少，针对种植作物进行土壤养分分区研究具有重要的研究意义，例如香蕉对养分的需求规律是[13]：K>N>Ca>P，如果使用传统的土壤养分分区模型对香蕉种植区的土壤进行分区，然后根据分区结果进行施肥，其结果势必对香蕉的长势和产量造成影响。本研究以此为切入点，提出一种基于层次分析和变异系数的灰色关联投影算法，针对香蕉种植区，综合考虑土壤中各种养分的重要性，实现对土壤养分分区的综合分析。

1 区域概况与研究方法

1.1 试验地概况

采样区位于福建省天宝镇（北纬24°29′14″～24°42′41″，东经117°29′3″～117°43′1″）香蕉种植区，采样区是平原地带，冲积土是主要土壤类型，土壤肥力中等，能代表香蕉主产区的特征。

1.2 研究方法

首先根据层次分析法确定的主观指标权重和变异系数法确定的客观指标权重确定各指标的最终权重，采用主观与客观相结合的方法，保证指标权重的合理性、全面性；然后通过灰色关联投影法对每个样本点的土壤养分状况进行评价，在确定灰色关联决策矩阵的时，λ为分辨系数，通常取λ=0.5；最后根据样本点的灰色关联投影值对样本区进行分区。基于层次分析与变异系数的灰色关联投影模型的建立如下。

3 结论与讨论

在该研究中，选择养分指标选择全面，涵盖了植物生长所需的大量元素、中量元素以及主要的微量元素；在确定指标权重方面，采用客观权重与主观权重相结合的方法，做到各指标权重更合理、更符合实际；与模糊聚类模型相比，灰色关联投影模型不仅适用于土壤养分分布相对均匀的地区，在土壤养分分布相对不均匀的地区也表现了其优越性；从基于灰色关联投影模型的各分区养分平均值可以看出：4个分区的土壤养分含量差异显著，肥力等级明显，可以为精准施肥提供很好的依据。

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