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      基于W ebGIS的模糊評判法的土壤肥力評價(jià)研究

      2012-10-16 08:53:24馮惠妍陳爭光
      關(guān)鍵詞:土壤肥力評判黑龍江

      馮惠妍,陳爭光

      (黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院,大慶163319)

      土壤肥力是判定土壤提供生態(tài)所需能力的重要指標(biāo)[1]。土壤肥力空間分布情況是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)決策的一個非常重要的因素,如何正確有效地獲得土壤肥力空間分布情況,并以此為依據(jù)指導(dǎo)變量施肥是目前精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)[2]。研究基于WebGIS技術(shù)和相關(guān)支持技術(shù),應(yīng)用模糊評判理論,實(shí)現(xiàn)對黑龍江850農(nóng)場土壤肥力等級的有效評價(jià),并通過網(wǎng)絡(luò)平臺對該區(qū)的土壤養(yǎng)分信息及其分布信息進(jìn)行發(fā)布,有助于農(nóng)戶和管理人員進(jìn)行及時(shí)查詢。

      1 材料來源

      黑龍江850農(nóng)場位于黑龍江東部,地理位置132°15′E-132°51′E,45041′N-45°54′N,屬三江平原完達(dá)山亞區(qū)地帶。土壤肥沃,水資源充足,自然資源豐富,文中取采樣點(diǎn)1 000個,對其進(jìn)行土壤測定。土壤測定項(xiàng)目包括pH值、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、有效磷、速效鉀五個項(xiàng)目,測定方法按《測土配方施肥理論與實(shí)踐》中的方法進(jìn)行[3]。

      2 模糊評判

      土壤肥力指標(biāo)包括多種因素,進(jìn)行土壤肥力評價(jià)時(shí)涉及到大量的數(shù)據(jù),必須借助數(shù)學(xué)方法從多因素角度對土壤進(jìn)行綜合評價(jià),選擇模糊評判方法進(jìn)行土壤肥力評價(jià)。土壤肥力等級的劃分依據(jù)北京市第二次土壤普查結(jié)果的指標(biāo)等級,并結(jié)合土壤質(zhì)量的實(shí)際狀況,將土壤等級分為:{極高、高、中、低、極低},對應(yīng)等級{一等、二等、三等、四等、五等}[4-5]。

      2.1 隸屬度和權(quán)重

      建立各評價(jià)因素的隸屬度函數(shù),計(jì)算其隸屬度值,以此表示各肥力因素的狀態(tài)值。根據(jù)S型隸屬度函數(shù)曲線轉(zhuǎn)折點(diǎn)的取值,研究采用文獻(xiàn)[4]中的方法獲得各評價(jià)因素的隸屬度值。在肥力評價(jià)中,權(quán)重大小及定權(quán)方法是其中最復(fù)雜、最難確定的問題,本研究采用較成熟的層次分析法(AHP)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算[7]。

      表1 評價(jià)因素權(quán)重系數(shù)Table1 Evaluation factorsweight coefficient

      2.2 模糊評判法

      模糊評判法是利用加權(quán)綜合法建立耕地肥力綜合指數(shù)模型:IFI=∑Fi×Ci(i=1,2,3,…,n)。公式中IFI(Integrated Fertility Index)指耕地肥力綜合指數(shù),F(xiàn)i指第i個因素,Ci指第i個因素的權(quán)重。

      3 土壤肥力的W ebGIS實(shí)例

      3.1 數(shù)據(jù)庫的建立

      數(shù)據(jù)庫由屬性數(shù)據(jù)庫和空間數(shù)據(jù)庫組成,屬性數(shù)據(jù)庫包括土壤類型,土壤氮磷鉀含量,地塊名等信息;空間數(shù)據(jù)庫包括地塊區(qū)域劃圖,土壤采樣點(diǎn)分布等。通過空間插值方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,文中采用既有空間上的整體性又有局地性,判據(jù)和評價(jià)方法較完善的Kriging方法。農(nóng)場土壤基本信息如圖1所示。

      圖1 黑龍江850農(nóng)場全場圖Fig.1 Heilongjiang 850 farm full figure

      圖2 地塊信息查詢Fig.2 Region information query

      3.2 主要功能

      完成空間基本查詢、擴(kuò)大、縮小、漫游、測距等功能,研究完成能夠?qū)Φ貕K信息(如圖2所示)、土壤養(yǎng)分信息(如圖3所示)、土壤肥力等級(如圖4所示)進(jìn)行在線查詢。

      圖3 土壤養(yǎng)分信息查詢Fig.2 Soil nutrients information query

      圖4 土壤肥力等級信息查詢Fig.4 Soil fertility rank information query

      4 研究結(jié)果

      根據(jù)土壤肥力綜合指數(shù),考慮土壤肥力分級的實(shí)用性,可將研究區(qū)域的土壤肥力劃分為一等(>0.88)、二等(>0.805~0.88)、三等(>0.733~0.805)、四等(>0.66~0.733)、五等(>0~0.66)共五個等級。文中使用模擬的參數(shù)在ArcGIS9.3中進(jìn)行Kriging插值,得到研究區(qū)域土壤肥力等級分布圖,如圖5所示。在GIS中進(jìn)行空間分析和屬性表操作得到圖中各等級的分布面積如表2。

      圖5 土壤肥力等級空間分布Fig.5 Soil fertility rank spatial distribution

      表2 土壤肥力評價(jià)等級Table2 Soil fertility evaluation rank

      5 結(jié)論

      研究在以黑龍江850農(nóng)場為研究區(qū)域的基礎(chǔ)上,建立了該場的屬性數(shù)據(jù)庫和空間數(shù)據(jù)庫來存儲相關(guān)信息。分析了模糊評判法進(jìn)行土壤肥力評價(jià)的關(guān)鍵點(diǎn)是各因素隸屬度和權(quán)重的確定,根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算出該廠的各評價(jià)因素的權(quán)重,并運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)知識計(jì)算出IFI值,將該方法應(yīng)用到了該場的土壤肥力評價(jià)中,將評價(jià)結(jié)果進(jìn)行五級分級,其百分比分別為:一等地9.31%;二等地18.29%,三等地30.48%,四等地28.21%,五等地13.71%,并給出了各等級地的空間分布。研究實(shí)現(xiàn)了基于WebGIS的黑龍江850農(nóng)場土壤肥力評價(jià)的在線查詢。

      [1]許陽,陳芳清,許文年,等.模糊評判系統(tǒng)下的邊坡土壤肥力綜合級別評價(jià)方法探討[J].水利水電技術(shù),2012,43(3):79-81.

      [2]郭武士,易欣,陳云坪,等.基于WebGIS和條碼技術(shù)的土壤空間信息管理系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(9):251-255.

      [3]謝衛(wèi)國.測土配方施肥理論與實(shí)踐[M].長沙:湖南科學(xué)技術(shù)出版社,2006.

      [4]呂新,寇金梅,李宏偉.模糊評判方法在土壤肥力綜合評價(jià)中的應(yīng)用研究[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2004,22(3):56-59.

      [5]董文濤,路明浩,韋大山,等.基于模糊數(shù)學(xué)方法的土壤肥力綜合評價(jià)及應(yīng)用[J].資源開發(fā)與市場,2011,27(6):511-513.

      [6]劉小軍,朱艷,姚霞,等.基于WebGIS的農(nóng)田生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2005,38(3):551-557.

      [7]段莉瓊,劉立國,郭黎,等.應(yīng)用層次分析法確定道路屬性指標(biāo)的權(quán)重.海洋測繪,2004,24(3):44-46.

      [8]馮惠妍,陳爭光.一種巖芯識別算法[J].黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào),2010,22(1):89-91.

      [9]楊冬風(fēng),陳爭光.于顏色特征的馬鈴薯綠皮檢測[J].黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào),2011,23(1):83-87.

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