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      延安市寶塔區(qū)土壤養(yǎng)分地球化學(xué)評(píng)價(jià)中的變權(quán)效果

      2020-07-26 05:39:36王鵬劉拓
      物探與化探 2020年4期
      關(guān)鍵詞:變權(quán)養(yǎng)分權(quán)重

      王鵬,劉拓

      (中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心 西北地質(zhì)科技創(chuàng)新中心,陜西 西安 710054)

      0 引言

      土壤是巖石圈表面的疏松表層,是陸生植物生長(zhǎng)的基質(zhì)。土壤中的N、P、K是植物生長(zhǎng)必備的大量養(yǎng)分元素,共同作用決定著土壤養(yǎng)分是否豐足。但現(xiàn)實(shí)中存在“木桶原理”,同一種養(yǎng)分元素在不同區(qū)域?qū)χ参锷L(zhǎng)發(fā)育的影響(權(quán)重)會(huì)不同,即不管該區(qū)域其他元素含量如何豐足,只要某元素含量低到一定的程度,就會(huì)嚴(yán)重影響植物生長(zhǎng)發(fā)育,如缺氮影響蛋白質(zhì)合成, 缺磷影響能量代謝, 缺鉀影響膜脂透性[1],故在進(jìn)行土壤養(yǎng)分地球化學(xué)綜合評(píng)價(jià)時(shí),應(yīng)增大缺量元素權(quán)重,對(duì)其進(jìn)行懲罰。而規(guī)范規(guī)定的方法為常權(quán)評(píng)價(jià),權(quán)重始終不變,不隨養(yǎng)分元素含量不同而變化,即以“不變”應(yīng)“萬(wàn)變”,未能反映評(píng)價(jià)對(duì)土壤養(yǎng)分元素的水平組態(tài)均衡偏好,往往會(huì)出現(xiàn)某種元素含量較低,可能會(huì)被豐量元素評(píng)價(jià)等級(jí)“中和”,導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果偏大[2]。因此,筆者依據(jù)汪培莊[3]、李洪興[4-5]、李德清[2]等學(xué)者提出的變權(quán)思想,選擇合適的狀態(tài)變權(quán)向量,構(gòu)造土壤養(yǎng)分地球化學(xué)變權(quán)綜合評(píng)價(jià)模型,真實(shí)地反映土壤養(yǎng)分元素狀態(tài)的變權(quán)規(guī)律,準(zhǔn)確識(shí)別短板元素,從而更加科學(xué)地進(jìn)行評(píng)價(jià)。

      1 研究方法

      土壤中各養(yǎng)分元素含量因地而異,均衡程度不同,在評(píng)價(jià)中的作用也不同?;诖?,依據(jù)土壤養(yǎng)分元素含量狀態(tài)間的均衡水平,利用變權(quán)思想,對(duì)《土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)規(guī)范》DZ/T0295-2016規(guī)定的土壤養(yǎng)分地球化學(xué)綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行改進(jìn),來(lái)調(diào)整各元素在具體樣點(diǎn)綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重,使其隨含量而改變,既體現(xiàn)各元素的相對(duì)重要性,又體現(xiàn)含量值向量的水平組態(tài)[6]。

      1.1 變權(quán)向量

      變權(quán)向量綜合反映了因素狀態(tài)間的均衡性[6],直接反映權(quán)重隨元素含量值的變化規(guī)律。設(shè)X=(x1,x2,…,xm)為土壤養(yǎng)分元素含量向量,W=(w1,w2,…,wm)為因素常權(quán)向量,S(X)=(S1(X),S2(X),…,Sm(X))為狀態(tài)變權(quán)向量,則變權(quán)向量W(X)=(w1(X),w2(X),…,wm(X))可表示為W和S(X)的歸一化的Hadamard乘積,即

      j=1,2,…,m

      (1)

      1.2 狀態(tài)變權(quán)向量

      表1 常見(jiàn)的狀態(tài)變權(quán)向量

      依據(jù)α值的不同,當(dāng)α=0時(shí),和型狀態(tài)變權(quán)向量為積型狀態(tài)變權(quán)向量,指數(shù)型狀態(tài)變權(quán)向量為常權(quán)向量;當(dāng)α=1時(shí),和型狀態(tài)變權(quán)向量為常權(quán)向量。

      2 算例

      2.1 研究區(qū)域概況

      研究區(qū)域位于陜西延安市寶塔區(qū)(圖1),處于東經(jīng)109°13′17.40″~110°06′32.40″,北緯36°10′51.60″~37°05′42.00″之間,屬半濕潤(rùn)半干旱大陸性季風(fēng)氣候,多年平均降水量為562.1 mm,最大為871.2 mm,最小為330 mm;年均氣溫10.3 ℃,地貌類(lèi)型為黃土梁峁溝壑區(qū),土壤類(lèi)型主要為黃綿土,土壤質(zhì)地以輕壤土和砂壤土為主。

      圖1 研究區(qū)域位置Fig.1 Location of the study area

      2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

      采用生態(tài)地球化學(xué)調(diào)查(多目標(biāo)區(qū)域地球化學(xué)調(diào)查或土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查)2018年度取得的寶塔區(qū)域內(nèi)1 260個(gè)表層組合樣點(diǎn)中4項(xiàng)指標(biāo)(N、P、K2O、Corg)含量數(shù)據(jù)。采樣單點(diǎn)密度1個(gè)點(diǎn)/ 1 km2,組合樣密度1個(gè)點(diǎn)/4 km2,單樣點(diǎn)按梅花法分為3~5個(gè)點(diǎn),遵從代表性、均勻性、合理性和多點(diǎn)混合的原則進(jìn)行采樣,采用常規(guī)采樣法取0~20 cm土層的土樣,每個(gè)樣品1 000 g左右,同時(shí),在采樣時(shí)避開(kāi)糞堆、新近堆積土等點(diǎn)狀污染物。土壤樣品去掉植物根系和巖石碎塊,自然風(fēng)干后,過(guò)20目尼龍篩,由自然資源部安徽地質(zhì)測(cè)試實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)試,其中K2O采用等離子體光譜法(ICP-AES)分析; P采用X熒光光譜法(XRF)分析;Corg采用硫酸亞鐵銨容量法(VOL)分析;N采用凱氏丹蒸餾酸堿滴定(VOL)分析;分析質(zhì)量符合地質(zhì)礦產(chǎn)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試質(zhì)量管理規(guī)范(DZ0130.1-2006)的要求。本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)離差統(tǒng)計(jì)計(jì)算,用平均值±3倍離差替代原始數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù),即小于平均值-3倍離差的數(shù)據(jù)用平均值-3倍離差數(shù)據(jù)替代,大于平均值+3倍離差的數(shù)據(jù)用平均值+3倍離差數(shù)據(jù)替代。

      3 結(jié)果與討論

      3.1 仿真方案

      不同決策問(wèn)題具有不同的變權(quán)規(guī)律[2]。為準(zhǔn)確識(shí)別寶塔區(qū)土壤養(yǎng)分元素含量數(shù)據(jù)狀態(tài)的獨(dú)特變權(quán)規(guī)律,經(jīng)過(guò)反復(fù)模擬,綜合考慮不同狀態(tài)變權(quán)向量間的內(nèi)在聯(lián)系。采用極大值標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)采樣點(diǎn)的土壤養(yǎng)分元素N、P、K2O、Corg的含量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,構(gòu)成向量X=(x1,x2,x3,x4),其初始權(quán)重分別為0.3,0.3,0.2,0.2。用w=(w1,w2,w3,w4)表示,并采用不同狀態(tài)變權(quán)向量S(X)或α值,制定了7種仿真方案(表2),得到不同變權(quán)向量wj(Xj),以求充分體現(xiàn)不同仿真方案間的變權(quán)效果差異。

      依據(jù)表2 中7種仿真方案中的變權(quán)向量函數(shù),采用歸一化后的數(shù)據(jù),計(jì)算每個(gè)樣點(diǎn)的不同仿真方案的各指標(biāo)變化后的權(quán)重,并依據(jù)《土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)規(guī)范》DZ/T0295-2016規(guī)定的土壤養(yǎng)分地球化學(xué)綜合評(píng)價(jià)方法,對(duì)每個(gè)樣點(diǎn)各元素含量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià),得出不同仿真方案的變權(quán)評(píng)價(jià)結(jié)果(圖2)。

      圖2 不同仿真方案的評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.2 Evaluation results of different simulation schemes

      表2 不同仿真方案的狀態(tài)變權(quán)向量和變權(quán)向量

      任何狀態(tài)變權(quán)向量均能識(shí)別出缺量養(yǎng)分元素,且具有較為相似的變權(quán)傾向,二等變?nèi)?、三等變四等的樣點(diǎn)較少,而四等變五等的樣點(diǎn)最多,三等變成五等的樣點(diǎn)最少。但針對(duì)同一樣點(diǎn),不同狀態(tài)變權(quán)向量具有不同的變權(quán)效果(表3),而同一狀態(tài)變權(quán)向量在不同樣點(diǎn)對(duì)權(quán)重的調(diào)節(jié)能力也是不一樣的[2],和型1與指數(shù)1狀態(tài)變權(quán)向量變權(quán)效果較小,等級(jí)變化不明顯;和型2與指數(shù)2狀態(tài)變權(quán)向量變權(quán)效果一般,等級(jí)變化較明顯;而積型與指數(shù)3狀態(tài)變權(quán)向量具變權(quán)效果大,等級(jí)變化明顯,且懲罰過(guò)度。

      表3 不同仿真方案的土壤樣品評(píng)價(jià)等級(jí)調(diào)權(quán)變化統(tǒng)計(jì)

      3.2 討論

      3.2.1 離散度

      采用離散度[2]來(lái)衡量各樣點(diǎn)的土壤養(yǎng)分元素含量間的均衡程度,以反映與絕對(duì)均衡時(shí)(各養(yǎng)分元素含量相同)的偏差程度,離散度越大,均衡程度越低,反之越高。利用各樣點(diǎn)的N、P、K2O、Corg歸一化后數(shù)據(jù)構(gòu)成土壤養(yǎng)分元素含量狀態(tài)因素向量X=(x1,x2,x3,x4),采用式(2)來(lái)計(jì)算離散度d(x):

      (2)

      式中:1

      寶塔區(qū)80%土壤樣品養(yǎng)分元素含量數(shù)據(jù)離散度小于0.35(圖3),100%樣品離散度小于0.5,表明土壤養(yǎng)分元素含量數(shù)據(jù)的離散程度較低,均衡性較好。

      圖3 土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)離散度頻率Fig.3 Dispersion of soil nutrient data

      3.2.2 調(diào)節(jié)度

      采用調(diào)節(jié)度[2]來(lái)衡量狀態(tài)變權(quán)向量S(X)在土壤養(yǎng)分元素含量狀態(tài)向量X下對(duì)常權(quán)向量wj的調(diào)節(jié)幅度,調(diào)節(jié)度越大,因素間權(quán)重的轉(zhuǎn)移越多;反之,轉(zhuǎn)移越少。利用各采樣點(diǎn)的初始權(quán)重wj和變化的權(quán)重wj(xj),采用式(3)來(lái)計(jì)算其調(diào)節(jié)度D(X),定義如下:

      (3)

      式中,1

      研究區(qū)各狀態(tài)變權(quán)向量的調(diào)節(jié)度較小,多集中在0.06以下(表4)。積型狀態(tài)變權(quán)向量為α=1時(shí)的和型狀態(tài)變權(quán)向量的特型,指數(shù)型與和型狀態(tài)變權(quán)向量的調(diào)節(jié)度均隨冪參數(shù)α的增大而增大,且權(quán)重向缺量元素轉(zhuǎn)移越多,“懲罰”越重。

      表4 不同仿真方案的調(diào)節(jié)度頻率統(tǒng)計(jì)

      3.2.3 調(diào)權(quán)水平

      采用調(diào)權(quán)水平[2]從整體上反映狀態(tài)變權(quán)向量對(duì)土壤養(yǎng)分元素含量數(shù)據(jù)均衡性的調(diào)節(jié)能力。據(jù)黃德清的研究,具有明顯缺陷的養(yǎng)分元素對(duì)評(píng)價(jià)的影響最大[2]。設(shè)wj(xj)為Xj=(1,…,1,xj,1,…,1),且xj→0時(shí)的變權(quán)向量,易知其為因素狀態(tài)的最大變權(quán)值,令其均值為狀態(tài)變權(quán)向量S(X)的調(diào)權(quán)水平A,即:

      (4)

      式中,1

      由定義可知,狀態(tài)變權(quán)向量是調(diào)權(quán)水平唯一影響因素,wj(xj)的值越大,調(diào)權(quán)水平越大(表5)。

      表5 不同仿真方案的調(diào)權(quán)水平

      積型與和型狀態(tài)變權(quán)向量的調(diào)權(quán)水平不隨冪參數(shù)α而變化,始終為1,且當(dāng)土壤中某養(yǎng)分元素含量很小甚至為0時(shí),受到的“懲罰”越重,甚至導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況相反,出現(xiàn)“懲罰過(guò)度”[11,16];而指數(shù)型狀態(tài)變權(quán)向量的調(diào)權(quán)水平受冪參數(shù)α和狀態(tài)向量而控制,與冪參數(shù)α呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,α值越大,調(diào)權(quán)水平越大,反之,越小。

      3.3 變權(quán)評(píng)價(jià)結(jié)果分析

      由前文可知,寶塔區(qū)土壤養(yǎng)分元素含量數(shù)據(jù)離散度值小,均衡程度高,為取得良好的變權(quán)效果需使用具有良好控制度的狀態(tài)變權(quán)向量。而指數(shù)型狀態(tài)變權(quán)向量能滿(mǎn)足評(píng)價(jià)對(duì)調(diào)權(quán)水平的需求。因此,將其代入式(4),得到式(5),求取其冪參數(shù)α的值,以確定土壤養(yǎng)分各元素的權(quán)重變化規(guī)律,取得良好的變權(quán)效果。

      (5)

      調(diào)權(quán)水平增大時(shí),各養(yǎng)分元素的最大變權(quán)增大,表明某元素具有明顯缺陷時(shí),對(duì)評(píng)價(jià)的影響也增大(表6)。結(jié)合指數(shù)狀態(tài)變權(quán)向量的仿真結(jié)果,當(dāng)α=3時(shí),調(diào)權(quán)水平為0.864 9,有958處等級(jí)降低,甚至有5處降低兩個(gè)等級(jí),出現(xiàn)了懲罰過(guò)度;當(dāng)α=2時(shí),調(diào)權(quán)水平為0.704 4,有68處等級(jí)降低,變權(quán)效果不明顯。α=1時(shí),調(diào)權(quán)水平為0.471 4,有12處等級(jí)降低,變權(quán)效果微小。因此,經(jīng)過(guò)反復(fù)模擬,綜合確定調(diào)權(quán)水平為0.8,α=2.524 8時(shí)的指數(shù)型狀態(tài)變權(quán)向量,來(lái)構(gòu)建研究區(qū)土壤養(yǎng)分變權(quán)綜合評(píng)價(jià)模型,科學(xué)地依據(jù)土壤養(yǎng)分元素間的均衡水平,調(diào)整某元素在評(píng)價(jià)中的作用(權(quán)重),客觀(guān)地評(píng)價(jià)(圖4)。

      選取YJ058樣點(diǎn)來(lái)對(duì)比變權(quán)效果(表6),按照《土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)規(guī)范》DZ/T0295-2016規(guī)定,N、P、K2O、Corg的單指標(biāo)養(yǎng)分等級(jí)分別為1、2、2、4,得分分別為5、4、4、2,常權(quán)為0.3、0.3、0.2、0.2,其常權(quán)評(píng)價(jià)綜合得分為3.9,等級(jí)為二等;變權(quán)為0.132 1,0.263 8,0.154 1,0.450 0,其變權(quán)評(píng)價(jià)綜合得分為3.232 1,等級(jí)為三等,主要是由于嶗山山脈的N、P、K2O養(yǎng)分元素含量豐富,等級(jí)較高,但是Corg的含量較低,影響植物生長(zhǎng)發(fā)育,需要懲罰,權(quán)重由0.2增加到0.450 0,其他元素權(quán)重下降,綜合得分降低,評(píng)價(jià)等級(jí)下降。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì),研究區(qū)內(nèi)的評(píng)價(jià)等級(jí)無(wú)變化樣點(diǎn)1 085個(gè),發(fā)生變化175個(gè),調(diào)整率為13.89%,具有良好的變權(quán)效果,其中,二等變?nèi)扔?個(gè),三等變四等有42個(gè),主要分布在南部;四等變五等有131個(gè),主要分布在中北部(圖4)。調(diào)查區(qū)的N、Corg的含量低,整體限制了土壤養(yǎng)分質(zhì)量提升,且兩者具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系[17],需要保持水土流失,防止易溶性硝酸鹽和有機(jī)質(zhì)隨流水遷移淋失,同時(shí)需要注重改良土壤,秸稈還田,有機(jī)、無(wú)機(jī)肥合理配合使用,以全面提高土壤養(yǎng)分質(zhì)量。

      表6 土壤樣品評(píng)價(jià)等級(jí)調(diào)權(quán)變化統(tǒng)計(jì)

      圖4 變權(quán)評(píng)價(jià)與常權(quán)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison between variable weight evaluation and constant weight evaluation

      4 結(jié)論

      土壤養(yǎng)分地球化學(xué)變權(quán)綜合評(píng)價(jià)綜合反映了土壤各養(yǎng)分元素含量間的均衡性,克服了常權(quán)法在權(quán)重分配中的缺陷,確定了元素間權(quán)重的變化規(guī)律,更好地反映其在評(píng)價(jià)中的作用。

      離散度、調(diào)節(jié)度能較好地度量狀態(tài)變權(quán)向量的調(diào)節(jié)權(quán)重的能力,為分析變權(quán)效果提供了理論工具,且調(diào)權(quán)水平為科學(xué)評(píng)價(jià)而選擇狀態(tài)變權(quán)向量提供了一種可操作性的方法。和型與積型狀態(tài)變權(quán)向量因其調(diào)節(jié)度難以控制而適用范圍受限,且當(dāng)因素狀態(tài)允許存在明顯缺陷,甚至為0時(shí),易出現(xiàn)懲罰過(guò)度;而指數(shù)型狀態(tài)變權(quán)向量的適用范圍較大,其變權(quán)效果受冪參數(shù)控制,且可有效避免懲罰過(guò)度。

      指數(shù)型狀態(tài)變權(quán)向量較好地反映寶塔區(qū)土壤養(yǎng)分元素含量狀態(tài)的變權(quán)規(guī)律,經(jīng)過(guò)反復(fù)模擬,綜合確定調(diào)權(quán)水平為0.8,冪參數(shù)α=2.524 8時(shí),權(quán)重矩陣向N、Corg轉(zhuǎn)移合理,懲罰有度,具有良好的變權(quán)效果,科學(xué)地調(diào)整了土壤養(yǎng)分綜合評(píng)價(jià)等級(jí)。無(wú)論調(diào)查區(qū)南部的二等變?yōu)槿龋茸優(yōu)樗牡?,還是調(diào)查區(qū)中北部的四等變?yōu)槲宓?,均是由于N、Corg含量低,嚴(yán)重地影響植物的生長(zhǎng)發(fā)育,需要對(duì)其進(jìn)行懲罰,權(quán)重矩陣向其轉(zhuǎn)移,權(quán)重增加,評(píng)價(jià)等級(jí)下降。

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