基于最小数据集的宁夏耕地土壤质量评价

李百云 李慧 郭鑫年 孙娇 梁锦秀 龙怀玉 周涛

摘要：以宁夏耕地土壤为研究对象，选取15项土壤质量指标，运用主成分分析结合Norm值构建评价指标最小数据集（MDS），通过灰色关联度和非线性模型（non-linear model，简称NL）进行土壤质量评价。研究表明，宁夏耕地土壤质量评价指标MDS包括全氮、全磷、胡敏酸碳量、交换性钙、交换性镁含量;2 种评价方法结果具有高度的正相关性，相关性系数为0.88，相互验证了评价结果的准确性，非线性评分模型方法计算更加简便。研究区耕地土壤质量处于中下等水平，各地土壤质量依次为固原市>石嘴山市>银川市>吴忠市>中卫市。

关键词：最小数据集;非线性模型;灰色关联度;宁夏;土壤质量评价

中图分类号：S151.9  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2021）09-0195-06

土壤是农作物生产的基础，肥力是土壤的基本属性和本质特征，可衡量土壤对作物生长所需的各种养分的供给能力，也是土壤物理、化学和生物学性质的综合反映。土壤是陆地生态系统中结构最为复杂、功能最为活跃的生命层，因此科学而准确地对土壤性质进行评价尤为重要[1-2]。随着数理统计软件的广泛应用，土壤质量构成因素研究不断深入，评价方法越来越侧重多因素的综合评价。土壤质量评价涉及多方面指标，而大量指标的分析测定是比较繁琐的，因此，须要建立最小数据（minimum data set，简称MDS）对土壤质量因素之间存在关联性进行评价。目前多数学者将灰色关联度分析法、聚类分析法、主成分分析法、隶属函数法的综合评价方法[3-7]，以及降维思想和模糊数学理论等方法逐步应用到土壤学研究中，国内外专家学者常将多个土壤结构属性和理化性质指标综合为土壤质量指数，以此来评价土壤生产力持续性和抵抗力稳定性。应用灰色……