基于灰色关联投影的土壤养分分区管理模型研究

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1、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(20

2、14)13-0236-03ResearchonSubareaManagementModelofSoilNutrientsBasedonGreyRelationProjectionMethodHUANGFeng-liCAIMing(SchoolofIOTEngineering,JiangnanUniversity,WuxiJiangsu214122)AbstractConsideringthestatusthattheunbalancedratioofnitrogenfertilizer,phosphorusfertilizer，potassiumfertilizer,andthelackof

3、mediumelementsandtraceelements,andthefactthatdifferentcropshavedifferentneedsonsoilnutrients,thegreyrelationprojectionmodelbasedontheanalytichierarchyprocess(AHP)andthecoefficientofvariation(CV)wasbuilt.ThesubjectiveweightsofeveryindexwereobtainedbyAHP,andtheobjectiveweightswereobtainedbyCV.Thegrey

4、relationprojectionvaluesofeverysamplepointwerecalculated.Atlast,partitioningofthesampleareaaccordingtothepartitionstandardwasconducted.EromtheresuIts,itcouldbeknownthatthismodelcouldpartitionthesampleareareasonably,andoverallaccordingtothecrops,andthesoilnutrientsofeachsubareashoweddifferentlevels・

5、Keywordssubareaofsoilnutrients；analytichierarchyprocess；coefficientofvariation；greyrelationprojection；managementmodel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

6、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；RodrigoA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］o目

7、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，