馮惠妍，陳爭光

（黑龍江八一農墾大學信息技術學院，大慶163319）

土壤肥力是判定土壤提供生態(tài)所需能力的重要指標[1]。土壤肥力空間分布情況是精準農業(yè)決策的一個非常重要的因素，如何正確有效地獲得土壤肥力空間分布情況，并以此為依據指導變量施肥是目前精準農業(yè)領域研究的重點和熱點[2]。研究基于WebGIS技術和相關支持技術，應用模糊評判理論，實現對黑龍江850農場土壤肥力等級的有效評價，并通過網絡平臺對該區(qū)的土壤養(yǎng)分信息及其分布信息進行發(fā)布，有助于農戶和管理人員進行及時查詢。

1 材料來源

黑龍江850農場位于黑龍江東部，地理位置132°15′E-132°51′E，45041′N-45°54′N，屬三江平原完達山亞區(qū)地帶。土壤肥沃，水資源充足，自然資源豐富，文中取采樣點1 000個，對其進行土壤測定。土壤測定項目包括pH值、有機質、堿解氮、有效磷、速效鉀五個項目，測定方法按《測土配方施肥理論與實踐》中的方法進行[3]。

2 模糊評判

土壤肥力指標包括多種因素，進行土壤肥力評價時涉及到大量的數據，必須借助數學方法從多因素角度對土壤進行綜合評價，選擇模糊評判方法進行土壤肥力評價。土壤肥力等級的劃分依據北京市第二次土壤普查結果的指標等級，并結合土壤質量的實際狀況，將土壤等級分為：{極高、高、中、低、極低}，對應等級{一等、二等、三等、四等、五等}[4-5]。

2.1 隸屬度和權重

建立各評價因素的隸屬度函數，計算其隸屬度值，以此表示各肥力因素的狀態(tài)值。根據S型隸屬度函數曲線轉折點的取值，研究采用文獻[4]中的方法獲得各評價因素的隸屬度值。在肥力評價中，權重大小及定權方法是其中最復雜、最難確定的問題，本研究采用較成熟的層次分析法（AHP）進行權重計算[7]。

表1 評價因素權重系數Table1 Evaluation factorsweight coefficient

2.2 模糊評判法

模糊評判法是利用加權綜合法建立耕地肥力綜合指數模型：IFI=∑Fi×Ci（i=1，2，3，…，n）。公式中IFI（Integrated Fertility Index）指耕地肥力綜合指數，Fi指第i個因素，Ci指第i個因素的權重。

3 土壤肥力的W ebGIS實例

3.1 數據庫的建立

數據庫由屬性數據庫和空間數據庫組成，屬性數據庫包括土壤類型，土壤氮磷鉀含量，地塊名等信息；空間數據庫包括地塊區(qū)域劃圖，土壤采樣點分布等。通過空間插值方法進行數據處理，文中采用既有空間上的整體性又有局地性，判據和評價方法較完善的Kriging方法。農場土壤基本信息如圖1所示。

圖1 黑龍江850農場全場圖Fig.1 Heilongjiang 850 farm full figure

圖2 地塊信息查詢Fig.2 Region information query

3.2 主要功能

完成空間基本查詢、擴大、縮小、漫游、測距等功能，研究完成能夠對地塊信息（如圖2所示）、土壤養(yǎng)分信息（如圖3所示）、土壤肥力等級（如圖4所示）進行在線查詢。

圖3 土壤養(yǎng)分信息查詢Fig.2 Soil nutrients information query

圖4 土壤肥力等級信息查詢Fig.4 Soil fertility rank information query

4 研究結果

根據土壤肥力綜合指數，考慮土壤肥力分級的實用性，可將研究區(qū)域的土壤肥力劃分為一等（＞0.88）、二等（＞0.805～0.88）、三等（＞0.733～0.805）、四等（＞0.66～0.733）、五等（＞0～0.66）共五個等級。文中使用模擬的參數在ArcGIS9.3中進行Kriging插值，得到研究區(qū)域土壤肥力等級分布圖，如圖5所示。在GIS中進行空間分析和屬性表操作得到圖中各等級的分布面積如表2。

圖5 土壤肥力等級空間分布Fig.5 Soil fertility rank spatial distribution

表2 土壤肥力評價等級Table2 Soil fertility evaluation rank

5 結論

研究在以黑龍江850農場為研究區(qū)域的基礎上，建立了該場的屬性數據庫和空間數據庫來存儲相關信息。分析了模糊評判法進行土壤肥力評價的關鍵點是各因素隸屬度和權重的確定，根據實際數據計算出該廠的各評價因素的權重，并運用模糊數學知識計算出IFI值，將該方法應用到了該場的土壤肥力評價中，將評價結果進行五級分級，其百分比分別為：一等地9.31%；二等地18.29%，三等地30.48%，四等地28.21%，五等地13.71%，并給出了各等級地的空間分布。研究實現了基于WebGIS的黑龍江850農場土壤肥力評價的在線查詢。

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