基于认知行为模型的踩踏对土壤质量的影响

邓雪倩，王洪桥

1.吉林农业大学 中药材学院，吉林 长春 130118

2.吉林农业大学 经济管理学院，吉林 长春 130118

土地资源的过度开发导致了土壤资源退化，影响了资源的可循环利用[1]。研究显示大量踩踏极易导致自然土壤板结和植物死亡，导致水土流失、树木根系裸露、土壤质量下降[2]。基于此，研究土壤质量，探索踩踏对土壤质量的影响，为保证土壤质量和土壤的定向培育提供理论依据，从而采取合理的土地利用范式，提高资源的可循环利用[3，4]。文章设计了基于认知行为模型，研究了踩踏对土壤质量影响研究方法，利用认知行为模型具有的定性分析和定量计算的特点，提高踩踏对土壤质量影响变量之间的拟合指数，解决传统的研究方法中存在的问题。

1 方法设计

1.1 踩踏等级划分

研究踩踏行为对土壤质量的影响需要研究踩踏的程度，利用认知行为模型根据踩踏程度的不同分为不同的踩踏等级，研究不同等级的踩踏对土壤质量的影响情况。使用的认知行为模型为常规认知模型，其结构如下图1 所示。

图1 认知行为模型结构示意图Fig.1 Schematic diagram of the cognitive behavior model structure

踩踏行为认知过程表现存在多种阶段，在每一个阶段的功能在于行为信息的传递，在认知行为模型的基础上，感觉将注意力转移到行为对象上，构建评价指标集，将踩踏等级评价指标进一步细化，则指标集为Q=[q1，q2，…，qn}，在指标集Q中，qn表示的是各项评价指标，n表示常数，具体的指标包括记忆、反应、注意集中和注意分配等[6]。针对以上评价指标，对指标数据进行归一化处理，

公式如下：

式中a表示指标数据数目，qnm表示第n个评价指标的第m个指标数据值，归一化处理后的指标数据值为wn∈[0，1]。获得指标数据值后，计算指标权重并构建指标权重集，采用层次分析法通过比较两者之间的重要程度来构建[7]。假设指标集Q对应的权重集为：E={e1，e2，…，en}，其中en∈[0，1]。根据以上过程，获得综合踩踏行为综合评价得分，则最终的得分为：

根据最终的得分将踩踏行为划分为3 个等级，分别为I 级无踩踏、II 级踩踏轻微、III 级踩踏严重。利用不同等级的踩踏行为分析其对土壤质量产生的影响。

1.2 土壤理化因子测定

在所调查的样地中采用5 点采样法采集土壤样品，将5 点处的土壤样品均匀混合，待自然风干后，测定其理化性质[8]。根据植物的生长过程分析土壤理化性质。选择PB-10 型酸度计测定土壤pH值，使用烘干法测定土壤含水量，土壤有机质用重铬酸钾容量法测定，土壤全氮用半微量开氏法测定，土壤全磷用钼锑抗-分光光伏法额定[9]。通过上述过程获得土壤理化因子，其中包括土壤容重、含水率、有机质、pH 值、全氮、全钾和全磷。其中土壤含水率与植物生长相关，土壤中的土壤酶和微生物也只有在一定湿度环境下才能维持较高活性，土壤含水率的高低直接影响植物生长状况；土壤容重表明土壤矿物质和有机质的数量和组成，其大小不仅与土壤固体物质成分相关，还与土壤结构及含水率相关；土壤pH 值反应了土壤的酸碱程度，通过pH 值可获得游离在土壤中的H+和OH-离子浓度比例，是土壤许多化学性质的综合反映。以上物质为土壤的物理性质。其化学性质主要与其养分相关。土壤养分特征是植物能直接吸收利用的养分，其含量的高低对植物生长发育起着至关重要的作用，主要包括有效氮、有效磷和有效钾。以上这些土壤理化因子在影响土壤质量的同时也在相互影响，其土壤理化因子之间的相关系数如表1 所示。

表1 土壤理化因子之间的相关系数Table 1 Correlation coefficient between soil physical and chemical factors

1.3 计算土壤质量指数

将土壤理化因子作为计算土壤质量的指标，选择土壤质量指标的隶属函数，确定其极限值，得到隶属度集合。其中的土壤指标值与土壤质量相关，两者之间呈正相关关系，其隶属度低于下限值或高于上限值对土壤质量的影响均较小，则土壤指标隶属函数可看做成升半梯形分布。其隶属函数模式如下：

公式中ω表示土壤质量指标值，ω0表示指标隶属度上临界值，k(ω)表示指标ω的隶属函数。根据公式3 计算各个指标的隶属度，利用主成分分析法确定各项指标的权重，通过公式计算指标载荷矩阵。用获得的矩阵除以主成分相对应的指标值开平方根得到每个指标对应的系数，得到的系数就是每个指标的权重。计算指标载荷矩阵公式如下。

式中g表示土壤质量指标，a表示载荷因子。指标系数计算：

公式中ξ表示土壤质量指标对应的系数，也就是指标权重。得到权重后，结合踩踏行为等级得分，利用加权和法计算土壤质量指数，公式如下：

式中SI表示土壤质量指数，ξi表示土壤质量指标对应的权重，ki表示指标对应的隶属度值，Y表示踩踏等级得分。最终得到的SI取值范围在[0，1]之间，计算得到的SI值越接近1，说明踩踏对土壤质量影响越大，反之，SI值越接近0，说明印象较小。至此基于认知行为模型的踩踏对土壤质量影响研究方法设计完成。

2 仿真实验及分析

2.1 实验样品准备

为满足实验多样性的需求，选择拥有不同的土壤养分的实验样品，其具体养分含量如表2 所示。

表2 不同实验样品的养分含量数据Table 2 Nutrient content data of different experimental samples

选择c1，c2，c3，c4，c5 五种不同养分的土壤样品用于后续对影响研究方法中的潜变量之间拟合指数的实验。

2.2 模型拟合

借助第三方软件AMOS 对基于认知行为模型的踩踏对土地质量影响进行实证分析。对采集的数据进行初次拟合检验拟合指标及路径回归权重系数，得到最终的土壤质量最优模型（图2）。

图2 最优模型示意图Fig.2 Schematic diagram of the optimal model

得到最优模型后，检验模型的各项数据是否满足后续测试需求。

2.3 结果及分析

对准备好的5 组实验样品，使用设计的基于认知行为模型的踩踏对土壤质量影响研究方法进行分析，同时引用以文献[4]为代表的传统的踩踏对土壤质量影响研究方法，对相同的实验样品进行分析，利用第三方软件统计其潜变量之间的拟合指数，对比并分析获得的不同结果。实验结果如下：

图3 不同研究方法实验结果比较Fig.3 Comparison between experimental results from different methods

图中标准线为最大拟合指数，实验结果中的曲线越接近标准线表示拟合指数越大。对比观察图a 和图b，a 中显示5 组拟合指数曲线整体与标准线相距较远，b 中显示的5 组拟合指数曲线整体与标准线接近，综合来看，设计的研究方法获得的拟合指数高于传统的研究方法的拟合指数。证明设计的基于认知行为模型的踩踏对土壤质量影响研究方法优于文献[4]方法。

3 结语

研究踩踏行为对土壤质量的影响，解决土壤资源退化，保证土壤资源的可循环利用，具有一定现实意义。引用认知行为模型，确定踩踏的等级，分析土壤理化因子，确定土壤质量指标，计算踩踏行为下的土壤质量指数，衡量踩踏对土壤质量的影响程度。针对传统研究方法中存在的问题，设计对比实验，结果证明了设计的基于认知行为模型的踩踏对土壤质量影响研究方法优于传统的研究方法，有效的解决了潜变量之间拟合指数低的问题，可为相关领域的研究提供一定程度上的参考。