投影寻踪模型在耕地土壤肥力分级评价中的应用

兰代萍 谢贤健

（内江师范学院，四川 内江 641000）

前言

土壤肥力是土壤各方面性质的综合反映，一般常用N、P、K和有机质等来衡量土壤肥力的高低，是土壤综合肥力评价的根本。对于土壤肥力评价的研究，国内外已在评价指标体系和评价方法方面开展了大量的研究工作。本研究选择内江市市中区耕地土壤作为研究对象，通过野外采样和室内测定分析获得的土壤养分数据，应用投影寻踪评价模型将每个样本的多个评价指标综合成一个综合指标，建立投影寻踪土壤肥力综合评价模型，构建耕地土壤肥力等级分级方法，给出土壤肥力评价的分析结果，以期为土壤肥力评价提供依据。

1.研究方法

1.1 投影寻踪等级评价模型

投影寻踪是处理多指标问题的统计方法。其思路是将影响问题的多因素指标通过投影寻踪分析得到最优投影特征值，然后建立投影特征值与因变量的一一对应关系，从而通过分析做出更加合理的分级和评价。

2.样品采集与测定

研究区位于四川盆地川中丘陵地带中南部，沱江中下游右岸，面积386.11km2，是典型的切割形地形地貌特征。气候属中亚热带湿润季风气候区，春早，夏长，秋短，冬暖。土壤类型为紫色土。本实验采用蛇形布点法，每区域设3～5个采样点，弃去表层杂质，取0-20 cm土层土壤。把采集到的土壤充分混匀后，用四分法取1 kg左右土壤，用干洁塑料袋带回室内自然风干。研究区共采集2531个土壤样品。采样点分布图见图1。

图1 采样点分布图

3.土壤养分含量投影寻踪模型的构建

3.1 土壤肥力分级表

本研究选择有机质、全氮、速效氮、速效磷、速效钾5个指标来综合评价土壤的肥力水平。根据全国第二次土壤普查土壤养分的分级标准为评价标准建立土壤肥力分级表，测定方法具体参见参考文献。

表1 土壤养分分级标准

＜6 ＜ 0.5 ＜30 ＜3 ＜30 Ⅵ

3.2 模型计算

首先对数据进行归一化，因为5个指标都与肥力等级成正相关，所以利用式（1）进行归一化。然后利用数据处理系统DPS9.5软件，计算最优投影方向，求得近似最优一维投影方向为 a=(0.4833，0.4541，0.4430，0.5388，0.4943)，根据该投影方向利用式（3）计算各样本观测值的投影特征值（表2）。

表2 各等级的投影特征值

4.结果与分析

4.1 土壤单项肥力指标描述性统计

表3 土壤养分的统计特征值

耕地土壤养分含量数据及K-S检验结果见表3。由表可知，研究区土壤有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾的平均含量分别为16.57 g.kg-1、0.86 g.kg-1、55.94 mg.kg-1、9.09 mg.kg-1和100.19 mg.kg-1，其中速效钾肥力为Ⅲ级，肥力适中；其它养分含量为Ⅳ级，养分含量偏低。根据变异系数（coefficient of variation，CV）的等级来看，高度变异（CV＞0.36）、中度变异（0.16＜CV＜0.36）、低度变异（CV＜0.16），所有养分均呈现高度变异，说明在研究区土壤养分含量受到人类活动的强烈影响。从最大值和最小值来看，不同土壤养分含量差异明显，这表明研究区不同养分含量存在本底差异，如盲目施肥，将导致低养分地区养分持续不足，而高养分地区养分过剩。

4.2 土壤肥力等级评价

基于GIS，首先建立有机质、全氮、速效氮、速效磷、速效钾5种养分的数据库，然后对5个养分指标分别进行归一化处理，同时利用DPS软件进行投影寻踪计算，得到2531个待评样本的投影值，即土壤养分等级综合指数。以GIS为平台，利用反距离评价模型，对2531个待评样本的投影值进行插值，得到土壤养分等级综合指数的空间分布图（图2）。

图2 土壤养分等级综合指数空间分布图

根据图2插值结果分析可知，研究区土壤养分等级分为五级，进一步统计分析发现，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的面积比例为6:81:2229:280:1，从面积比例可知，研究区养分等级综合指数主要为中等，其次为中下等，其它等级所占面积较少。为了进一步验证评价结果的准确性，以Ⅲ级投影特征值的养分综合指数标准值0.8619作为划分标准，将2531个待评样本的投影特征值与土壤养分综合指数的空间分布图层进行叠加分析、统计，结果显示，97.49%的样本点分布在养分等级Ⅲ、Ⅳ级的空间分布图上，23.43%的样本点分布在养分等级Ⅰ、Ⅱ级的空间分布图上。分析结果表明，利用投影寻踪模型计算出的养分综合污染指数，结合GIS模拟得到的研究区土壤养分综合指数的空间分布图基本能够反映出研究区土壤养分的空间水平分布。

4.3 肥力综合指数与单指标养分的多元回归分析

将肥力综合指数作为因变量（Y），单指标养分作为自变量（x）进行逐步回归分析，建立的回归方程为：Y=0.110+0.005x1+0.097x2+0.009x3-0.013x4+0.001x5（经t检验，回归系数自变量的P值均为0，在a＝0.01的水平下有显著意义）。由方程可知，研究区土壤的肥力综合指数与单指标养分均呈极显著相关；具体来讲，影响肥力综合指数的大小依次为全氮＞速效磷＞速效氮＞有机质＞速效钾；速效磷偏相关系数为负，说明研究区耕地土壤速效磷的含量超标，在进行施肥时应减少其施肥的数量；其它4个指标偏相关系数均为正，说明研究区耕地土壤4种养分均比较欠缺，在施肥过程中应合理搭配4种养分，进行科学的配方施肥以满足耕作植物的养分需求。

5.结论与讨论

根据K-S检验，土壤的单因子养分水平普遍偏低，所有养分均呈现高度变异，说明人为活动（如施肥、灌溉、耕作方式等）对耕地肥力影响较大。

基于GIS平台，通过反距离插值发现研究区养分综合指数主要为中等（Ⅲ级），其比例占85.84%，其次为Ⅳ级肥力水平，占10.78%，其它等级占比较少。

多元逐步回归分析建立的回归方程为：Y=0.110+0.005x1+0.097x2+0.009x3-0.013x4+0.001x5，说明影响肥力综合指数的大小依次为全氮＞速效磷＞速效氮＞有机质＞速效钾，研究区的耕地施肥应科学进行配比施肥，以利于农作物的生长。

针对研究区土壤，应用投影寻踪模型进行肥力等级划分和评价，其结果比较合理。原因在于，评价是根据资料本身的特征来进行的，未预先给定各评价因素的权重，避免了在权重给定中的人为主观性；投影特征值作为肥力等级评价的依据，能直观地比较出土壤肥力的富饶和贫乏，为耕地土壤的施肥及养护管理提供了一定的依据。