摘要：【目的】采用不同評價方法對不同微地形芒果園的土壤肥力特征進(jìn)行評價，為巖溶區(qū)芒果園土壤肥力的精準(zhǔn)評價提供參考。【方法】在廣西百色市田陽區(qū)典型巖溶區(qū)芒果園設(shè)置洼地、過渡帶、坡地、埡口4種微地形樣地，篩選出10項土壤化學(xué)指標(biāo)作為評價指標(biāo)，應(yīng)用主成分分析法、模糊數(shù)學(xué)法、改進(jìn)的內(nèi)梅羅指數(shù)法、基于粗糙集理論的土壤肥力評價法對不同微地形進(jìn)行土壤肥力評價，分析不同肥力評價方法評價結(jié)果間的差異，對肥力評價指數(shù)與產(chǎn)量進(jìn)行線性擬合，通過冗余分析探索微地形及環(huán)境因子對土壤綜合肥力的影響?！窘Y(jié)果】不同微地形主成分土壤肥力指數(shù)表現(xiàn)為坡地（0.87，肥力極高）>埡口（0.59，肥力中等）>過渡帶（0.48，肥力中等）>洼地（0.39，肥力低）；模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)表明不同微地形土壤肥力均在高水平以上（0.68～0.82）；內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)表明不同微地形土壤肥力均在中等水平以下（0.26～0.46）；粗糙集理論土壤肥力指數(shù)表現(xiàn)為坡地（0.67，肥力高）>埡口（0.50，肥力中等）>過渡帶（0.37，肥力低）>洼地（0.35，肥力低），該評價結(jié)果相對準(zhǔn)確且與產(chǎn)量線性擬合度最高。冗余分析結(jié)果表明，地形因子對土壤肥力的解釋量為34.15%，環(huán)境因子解釋量為23.30%?！窘Y(jié)論】綜合不同評價方法的評價結(jié)果，不同微地形芒果園的土壤肥力基本表現(xiàn)為坡地>埡口>過渡帶>洼地；基于粗糙集理論將3種常規(guī)肥力評價方法進(jìn)行綜合評價的結(jié)果相對準(zhǔn)確，對不同微地形肥力等級區(qū)分效果較好。不同微地形土壤肥力差異受地形因子及環(huán)境因子共同影響，其中地形因子影響較大。

關(guān)鍵詞：芒果園；巖溶區(qū)；微地形；土壤肥力評價；粗糙集理論

中圖分類號：S153.6文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：2095-1191（2024）08-2407-12

Comprehensive evaluation of soil fertility in mango orchards with different microtopographies in karst areas

HUANG Chao LIANG Jian-hong 3，YANG Hui 3*，LI Hong LI Xue-yan TAO Yue 4，ZHANG Lian-kai1

（1Kunming General Survey of Natural Resources Center，China Geological Survey/Technology Innovation Center forNatural Ecosystem Carbon Sink，Ministry of Natural Resources，Kunming，Yunnan 650100，China；2Institute of KarstGeology，Chinese Acedemy of Geological Sciences/Guangxi Key Laboratory of Karst Dynamics，Ministry of Natural Re-sources/International Center for Karst Research，United 6fb62cd4a179821795f3e81ab5cc6b1d8b2fd31cef6f3f5cb55bc701735ef46eNations Educational，Scientific and Cultural Organization，Guilin，Guangxi 541004，China；3Pingguo Guangxi，Karst Ecosystem，National Observation and ResearchStation，Baise，Guangxi 531406，China；4 Institute of International Rivers and Ecosecurity，YunnanUniversity，Kunming，Yunnan 650504，China）

Abstract：【Objective】To evaluate the soil fertility characteristics of mango orchards in different microtopographiesusing different evaluation methods，and to provide scientific reference for the precise evaluation of soil fertility in mango orchards in karst areas.【Method】Setting up 4 kinds of microtopographic sample plots in mango orchards in typi-cal karst areas of Tianyang District，Baise City of Guangxi，10 soil chemical indexes were screened as evaluation in-dexes，and principal component analysis，fuzzy mathematics，improved Nemero index and soil fertility comprehensive evaluation methods based on rough set theory were applied to evaluatesoil fertility in different microtopographies，and to analyze the differences between the evaluation results of different fertility evaluation methods.Linear fitting was con-ducted fertility evaluation index and yield，and the effects of microtopography and environmental factors on comprehen-sive soil fertility were explored through redundancy analysis.【Result】The soil fertility indexes of the main components of different microtopographies were presented as slope（0.87，very high fertility）>pass（0.59，medium fertility）>transition zone（0.48，medium fertility）>depression（0.39，low fertility）；the fuzzy mathematics soil fertility index showed that the soil fertility of different microtopographies were all at a high level or above（0.68-0.82）；the Nemero soil fertility index showed that the soil fertility of different microtopographies were all at a medium level or above（0.26-0.46）；the rough set theory soil fertility evaluation index was presented as slope（0.67，high fertility）>pass（0.50，medium fertility）>transi-tion zone（0.37，low fertility）>depression（0.35，low fertility），which was relatively accurate and had the highest de-gree of linear fitting with yield.The results of redundancy analysis showed that the topographic factor explained 34.15%of soil fertility and the environmental factor explained 23.30%.【Conclusion】Based on the evaluation results of different evaluation methods，the soil fertility of mango orchards in different microtopographies is basically presented as slope>pass>transitional zone>depression；based on the rough set theory，the results of the comprehensive evaluation of the 3 conventional fertility evaluation methods are relatively accurate，and the effect of distinguishing between the different microtopographic fertility levels is fine.The difference of soil fertility in different microtopographies is affected by both topographic factors and environmental factors，among which topographic factors have greater influence.

Key words：mango orchard；karst area；microtopography；soil fertility evaluation；rough set theory

Foundation items：National Natural Science Foundation of China（42271094）；Guangxi Key Research and Deve-lopment Project（Guike AB22035004）；Guangxi Science and Technology Base and Talent Special Project（Guike AD20297090）；China Geological Survey Project（ZD20220135）

0引言

【研究意義】近年來，廣西芒果產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，芒果種植面積不斷擴(kuò)大，芒果種植區(qū)由右江河谷向巖溶石山區(qū)逐漸拓展（郭麗梅等，2023）。廣西作為我國最大的巖溶地區(qū)之一，其碳酸鹽巖分布面積廣且具有世界典型的熱帶巖溶景觀（鄧艷等，2008）。受氣候、構(gòu)造、地質(zhì)背景、物理及化學(xué)等多種因素影響，巖溶地形發(fā)育廣泛且類型較多（代彬等，2023）。廣西百色芒果產(chǎn)區(qū)多為丘陵、高山等坡地，立地條件差，土壤貧瘠，保肥性能差（區(qū)惠平等，2021）。科學(xué)指導(dǎo)芒果園合理施肥，提高芒果產(chǎn)量和品質(zhì)，首要問題是正確認(rèn)識和科學(xué)評價該產(chǎn)區(qū)的土壤肥力狀況（周維杰等，2023）。土壤肥力是影響芒果生物量和生產(chǎn)力的重要因素之一，通過科學(xué)的肥力評價方法，探明巖溶區(qū)不同微地形土壤肥力真實狀況，對指導(dǎo)巖溶區(qū)芒果園的土壤改良、精準(zhǔn)施肥及芒果的提質(zhì)增產(chǎn)均具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】土壤肥力是反映土壤性質(zhì)的綜合指標(biāo)，與土壤化學(xué)指標(biāo)密切相關(guān)。海拔、坡向、坡度等地形因子通過影響土壤養(yǎng)分含量（高浩然等，2022）、土壤酶活性（李欣蔚等，2023）、土壤含水量及容重（張曉玉等，2024）等而對土壤肥力產(chǎn)生間接影響。前人已應(yīng)用不同方法對土壤肥力進(jìn)行評價。徐燁等（2019）采用主成分分析法，對土壤pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、有效磷、速效鉀的空間分布狀況進(jìn)行評價，結(jié)果表明，不同土壤類型和地貌類型的土壤之間綜合肥力差異顯著；Guo等（2019）采用云模型法對杉木人工林進(jìn)行土壤肥力評價，結(jié)果表明，云模型在肥力評價過程中能起到平衡隨機(jī)性和模糊性的作用；Li等（2021）采用改進(jìn)的內(nèi)梅羅指數(shù)法對祁連山草地土壤肥力進(jìn)行評價，評價結(jié)果對祁連山草地土壤高、中、低肥力層次的劃分較合理；Zhang等（2022）采用隸屬度函數(shù)和內(nèi)梅羅指數(shù)相結(jié)合的肥力評價方法評價蘇州市農(nóng)田土壤肥力及質(zhì)量，結(jié)果表明，大部分農(nóng)田土壤肥力分布不均、土壤肥力偏低；黃晶等（2023）基于模糊數(shù)學(xué)法對全國稻田土壤肥力進(jìn)行評價，結(jié)果表明近30年全國稻田土壤肥力整體呈顯著上升趨勢；李倩等（2023）采用模糊數(shù)學(xué)模型對豫西南丘陵區(qū)植煙土壤肥力進(jìn)行綜合評價，結(jié)果表明，2002—2020年，該煙區(qū)土壤肥力等級提升至以良好為主，但仍需采取控氮、降氯措施。此外，粗糙集理論是在保留關(guān)鍵信息條件下處理不確定性問題的數(shù)學(xué)工具，近年來被廣泛應(yīng)用于水體富營養(yǎng)化評價（Yan et al.，2016）、能源發(fā)展水平綜合評價（He et al.，2018）、降雨預(yù)測（Manna and Anitha，2023）等領(lǐng)域，且取得較好評價結(jié)果，但將粗糙集理論引入并應(yīng)用到土壤肥力評價中的研究較少。褚旭等（2022）為建立更合理的植煙土壤評價方法，采用層次分析法和基于粗糙集的屬性約簡法對土壤肥力的綜合狀況進(jìn)行評價，并利用當(dāng)年的煙葉產(chǎn)量對評價結(jié)果進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明，2種方法得到的土壤綜合肥力評價結(jié)果不盡相同，基于粗糙集屬性約簡法的相關(guān)性更好、精度更高?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】評價方法的選擇與應(yīng)用對評價結(jié)果起著至關(guān)重要的作用（高宏艷等，2019）。不同評價方法采用的數(shù)學(xué)方法、評價側(cè)重點(diǎn)和指標(biāo)選取不同，其表征的平均結(jié)果反映的意義也有所不同（簡尊吉等，2021）。而當(dāng)前尚無針對廣西巖溶區(qū)芒果園開展的不同肥力評價方法對比研究，對芒果園土壤肥力評價的精準(zhǔn)度有待提升?！緮M解決的關(guān)鍵問題】以廣西百色巖溶區(qū)芒果種植區(qū)的不同微地形為研究對象，采用不同評價方法對不同微地形芒果園的土壤肥力特征及其與地形和環(huán)境因子的關(guān)系進(jìn)行綜合評價，以期得到更加符合土壤肥力實際值的綜合肥力評價結(jié)果，為巖溶區(qū)芒果園土壤肥力的精準(zhǔn)評價提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1材料與方法

1.1研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣西百色市田陽區(qū)五村鎮(zhèn)。該區(qū)為巖溶峰叢洼地地形，出露地層為石炭系大埔組（地層代號C2d），巖性以白云巖和生物碎屑灰?guī)r為主，土壤為棕色石灰土，土地利用方式以果樹種植為主；屬南亞熱帶季風(fēng)氣候，光照充足，適宜芒果種植。該區(qū)域種植的芒果品種均為臺農(nóng)，樹齡8年左右，不同地形的芒果種植管理方式一致，施用復(fù)合肥（N∶P2O5∶K2O=15∶15∶15），分別在修枝后（8—9月）、果實生長初期（3—4月）各施肥1次，每次單株施用1.5 kg。圖1為研究區(qū)不同微地形的示意圖。位置及地形參數(shù)見表1。

1.2樣品采集與測定

研究區(qū)域總面積約9ha，將區(qū)域內(nèi)的芒果種植區(qū)按不同微地形分別設(shè)置為10 m×10m的樣地，其中洼地（Depression，D）6個，過渡帶（Transition zone，T）、坡地（Slope，S）及埡口（Pass，P）各3個。每個樣地采用五點(diǎn)取樣法采集0～20 cm表層土壤樣品，洼地采集30份，過渡帶、坡地及埡口各采集15份，每份土壤樣品重量約為1.5 kg。

每份樣品取出10 g左右鮮樣充分混勻，裝入無菌管中冷藏，采用Bligh-Dyer法測定磷脂脂肪酸（PLFA）含量（馬書琴等，2017），得到真菌（FG）、細(xì)菌（BT）、革蘭氏陽性菌（G+）、革蘭氏陰性菌（G-）的PLFA含量，計算FG/BT和G+/G-。

在每個樣地中心點(diǎn)附近避開施肥溝，用環(huán)刀法取樣，樣品烘干至恒重后測定容重和土壤含水率；用地質(zhì)羅盤記錄坡度、坡向數(shù)據(jù)，用手持GPS確定樣地坐標(biāo)位置和高程數(shù)據(jù)。芒果成熟期用稱重法統(tǒng)計每個樣地的產(chǎn)量。

1.3土壤肥力評價方法

基于本項目組已開展研究及前人相關(guān)研究成果（Huang et al.，2022；黃浦江等，2023；宋淑鈞等，2023），對各土壤養(yǎng)分指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，本研究篩選出10項土壤肥力參評指標(biāo)，分別為pH、有機(jī)質(zhì)（OM）、堿解氮（AN）、速效鉀（AK）、交換性鈣（ExCa）、交換性鎂（ExMg）、有效鐵（AFe）、有效錳（AMn）、有效硼（AB）和陽離子交換量（CEC）。不同微地形土壤養(yǎng)分含量及分級參照本項目組前期研究結(jié)果（Songet al.，2022）。

根據(jù)全國第二次土壤普查數(shù)據(jù)及果園土壤養(yǎng)分分級方法（Fan etal.，2021；Songet al.，2022），將研究區(qū)土壤養(yǎng)分含量分為5個等級，為使不同微地形的土壤肥力指標(biāo)能在同一個層面上進(jìn)行比較，先利用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對各參評指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，故不同評價方法計算的土壤肥力指數(shù)均在0～ 其中0～0.2為肥力極低水平、0.2～0.4為肥力低水平、0.4～0.6為肥力中等水平、0.6～0.8為肥力高水平、0.8～1.0為肥力極高水平。

1.3.1基于主成分分析的土壤肥力評價首先對10項土壤肥力評價指標(biāo)pH（X1）、OM（X2）、AN（X3）、AK（X4）、ExCa（X5）、ExMg（X6）、AFe（X7）、AMn（X8）、AB（X9）、CEC（X10）標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析及適宜性驗證，然后進(jìn)行因子分析，篩選出特征值大于1的主成分，并計算出特征向量、公因子方差占比（作為單一方法評價指標(biāo)的權(quán)重），根據(jù)公式（1）、（2）計算主成分土壤肥力指數(shù)（SFI1）：

Fj=（XiAi）（1）

SFI1=（λjFj）（2）

式中，F(xiàn)j為第j個主成分的肥力得分，Xi為第i個參評指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值，n為參評指標(biāo)的個數(shù)，Ai為某一主成分對應(yīng)某一個Xi的特征向量值，m為主成分的個數(shù)，λj為某一主成分方差貢獻(xiàn)率占所有主成分累計方差貢獻(xiàn)率的比值。

1.3.2基于模糊數(shù)學(xué)的土壤肥力評價基于模糊數(shù)學(xué)的土壤肥力評價是通過構(gòu)造等級模糊子集把反映被評價對象的模糊指標(biāo)進(jìn)行量化（即確定隸屬度），然后利用模糊變換原理對各指標(biāo)進(jìn)行綜合分析的方法。在Zhang等（2022）的研究基礎(chǔ)上確定各肥力指標(biāo)的隸屬度函數(shù)類型，其中pH選擇拋物線型函數(shù)；其余9個指標(biāo)選擇S型隸屬度函數(shù)。參考全國第二次土壤普查養(yǎng)分分級標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合研究區(qū)土壤養(yǎng)分分級特征（Song et al.，2022），確定10項參評指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)（表2），對照各指標(biāo)隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)取值計算隸屬度。將標(biāo)準(zhǔn)化的各評價指標(biāo)數(shù)據(jù)代入公式（3）、（4）計算隸屬度值。各評價指標(biāo)的權(quán)重由主成分分析中各公因子方差占比確定。根據(jù)公式（5）計算模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)（SFI2）。

S型隸屬度函數(shù)：

拋物線型隸屬函數(shù)：

式中，mi表示第i項評價指標(biāo)的隸屬度，wi表示第i項評價指標(biāo)的權(quán)重，n為評價指標(biāo)的個數(shù)。

1.3.3基于改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法的土壤肥力評價

用修正后的內(nèi)梅羅指數(shù)公式計算標(biāo)準(zhǔn)化后各參數(shù)的肥力系數(shù)（Zhao et al.，2020），以主成分分析所得各參評指標(biāo)公因子方差占比作為權(quán)重，由公式（6）、（7）計算內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)（SFI3）。

式中，Pi為第i項參評指標(biāo)的內(nèi)梅羅指數(shù)系數(shù)，fiave和fimin為第i項參評指標(biāo)的平均值和最小值，n為樣本數(shù)，wi表示第i項評價指標(biāo)的權(quán)重。

1.3.4基于粗糙集理論的土壤肥力評價前人對粗糙集理論的概念及計算方法進(jìn)行了明確（葉回春等，2014），在此基礎(chǔ)上確定了肥力指數(shù)評分規(guī)則表（表3），將研究區(qū)土壤肥力分為5個等級（Fan etal.，2021）。

基于粗糙集理論以各單一肥力評價結(jié)果為條件屬性（C），以肥力等級為決策屬性（DA），肥力等級根據(jù)特爾斐法確定，構(gòu)建肥力評價決策表（表4），并對單一肥力評價結(jié)果進(jìn)行屬性值的約簡、等價劃分，重新計算權(quán)重。

根據(jù)宋蘇蘇等（2011）關(guān)于粗糙集理論的相關(guān)定義，按條件屬性和決策屬性對論域（U）進(jìn)行等價劃分，U=｛D、T、S、P｝，C=｛C1、C2、C3｝，U/IND（C）=｛D、T、S、P｝，U/IND（DA）=｛｛D、T｝、｛S｝、｛P｝｝，參照高超前等（2018）的計算方法，計算決策屬性的正域，最終得到屬性的重要度（權(quán)重）：

r1（C1）=Yc-｛C1｝（DA）=0.5

r2（C2）=Yc（DA）-Yc-｛C2｝（DA）=0

r3（C3）=Yc（DA）Yc-｛C3｝（DA）=0.5

即基于粗糙集理論計算的主成分土壤肥力指數(shù)權(quán)重、模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)權(quán)重、內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)權(quán)重分別為0.5、0、0.5。

根據(jù)公式（8）計算得到粗糙集理論土壤肥力指數(shù)（SFIRS）。

SFIRS=（SFIiri）（8）

式中，SFIi為某單一肥力評價指數(shù)，ri為基于粗糙集理論對各單一肥力指數(shù)重新賦予的權(quán)重，k為單一肥力評價方法的數(shù)量。

1.4數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析

采用SPSS 24.0進(jìn)行主成分分析和差異顯著性分析，用Origin 2021繪制隸屬度雷達(dá)圖和肥力指數(shù)圖，用R語言進(jìn)行冗余分析。冗余分析中以海拔高度、坡度、坡向作為地形因子，以土壤含水率、容重、G+/G-及FG/BT作為環(huán)境因子，分析提取地形及環(huán)境因子對土壤綜合肥力的影響。

2結(jié)果與分析

2.1基于主成分分析的土壤肥力評價結(jié)果

主成分分析結(jié)果（表5）表明，依據(jù)特征值λ≥1的原則，提取2個主成分，其方差貢獻(xiàn)率分別為40.18%和33.47%，累計方差貢獻(xiàn)率為73.65%，可較好反映芒果園土壤的綜合肥力水平。pH、ExCa、AMn、AB、CEC在第一主成分（PC1）上具有較大載荷；OM、AN、AK、AFe在第二主成分（PC2）上具有較大載荷。根據(jù)主成分土壤肥力指數(shù)（SFI1）結(jié)果，得出坡地肥力為極高水平，埡口和過渡帶肥力為中等水平，洼地肥力最低（表6）。

2.2基于模糊數(shù)學(xué)的土壤肥力評價結(jié)果

圖2為不同微地形土壤肥力指標(biāo)的隸屬度雷達(dá)圖。不同微地形AMn、AFe和ExCa的隸屬度值均接近理想?yún)⒖贾?，而AB隸屬度值均最低；坡地ExMg、OM、AN、AK的隸屬度值明顯高于其他微地形，洼地pH、CEC、AB、ExMg的隸屬度值均為最低。由各指標(biāo)的模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)（SFI2）結(jié)果可知，不同微地形的肥力均為高或極高水平（表7）。

2.3基于改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法的土壤肥力評價結(jié)果先計算不同地形標(biāo)準(zhǔn)化后各肥力指標(biāo)的平均值及最小值，然后得到各指標(biāo)的內(nèi)梅羅指數(shù)系數(shù)（表8），坡地各指標(biāo)中除ExCa、AFe、AMn外，其他指標(biāo)的內(nèi)梅羅指數(shù)系數(shù)均最大；洼地的AK、ExCa、ExMg和CEC內(nèi)梅羅指數(shù)系數(shù)均最小，而AFe和AMn的內(nèi)梅羅指數(shù)系數(shù)最大。內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)（SFI3）結(jié)果表明，坡地和埡口的肥力為中等水平，而洼地和過渡帶的肥力均為低水平（表9）。

2.4基于粗糙集理論的土壤肥力綜合評價結(jié)果

由圖3可知，基于粗糙集理論對主成分土壤肥力指數(shù)、模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)和內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)進(jìn)行綜合評價，得到的粗糙集理論土壤肥力指數(shù)表現(xiàn)為坡地（0.67，高）>埡口（0.50，中等）>過渡帶（0.37，低）>洼地（0.35，低），該結(jié)果與單一評價方法中主成分土壤肥力指數(shù)和模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)表現(xiàn)一致，而與內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)表現(xiàn)（坡地>埡口>洼地>;過渡帶）略有不同。對同一微地形進(jìn)行肥力評價時，不同評價方法指數(shù)間存在明顯差異，總體來看模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)相對較高，內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)相對較低，主成分土壤肥力指數(shù)較分散，而粗糙集理論土壤肥力指數(shù)相對均衡。

為驗證不同肥力評價方法的適宜性，在芒果成熟期統(tǒng)計不同微地形的芒果產(chǎn)量（表10）。通過對樣地芒果產(chǎn)量與肥力指數(shù)進(jìn)行線性擬合，結(jié)果（圖4）表明，粗糙集理論土壤肥力指數(shù)與產(chǎn)量擬合度最高（R2=0.94），其次為主成分土壤肥力指數(shù)（R2=0.89）和內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)（R2=0.66），模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)與產(chǎn)量的擬合度（R2=0.53）最差。

2.5地形及環(huán)境因子對土壤綜合肥力的影響

為判斷地形和環(huán)境因子對土壤綜合肥力的影響，測定研究區(qū)不同微地形物理性質(zhì)中的土壤含水率、容重及微生物性質(zhì)中的FG/BT和G+/G-，結(jié)果（表11）表明，洼地的土壤含水率最高；坡地的土壤含水率、容重及FG/BT最低，而G+/G-最高；埡口的容重及FG/BT最高。

通過冗余分析探討地形及環(huán)境因子對土壤化學(xué)指標(biāo)及粗糙集肥力指數(shù)的影響，結(jié)果表明，地形因子對土壤肥力的解釋量為34.15%，環(huán)境因子解釋量為23.30%，二者共同解釋量為18.96%，其他因子解釋量為23.59%（圖5-A）。冗余分析中橫軸RDA1和縱軸RDA2分別解釋不同地形土壤肥力變量的66.09%和8.81%（圖5-B）。坡向和坡度與RDA1具有顯著正相關(guān)關(guān)系，容重和土壤含水率與RDA1具有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；G+/G-與RDA2具有顯著正相關(guān)關(guān)系，海拔高度與RDA2具有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明土壤綜合肥力受地形因子及環(huán)境因子的共同影響。

3討論

3.1不同肥力評價方法的對比分析

本研究以不同微地形芒果園土壤化學(xué)指標(biāo)為研究對象，通過組合肥力評價方法，得到較科學(xué)的不同微地形間肥力高低排序。不同肥力評價方法由于本身的特點(diǎn)及適用條件不同，得到的評價結(jié)果也不盡相同，其中主成分分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維分析時，濾除疊加信息效果不佳，容易使得部分評價結(jié)果偏高（馮慧敏等，2023）；模糊數(shù)學(xué)法受制于隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)的選擇，容易忽視少數(shù)關(guān)鍵信息，對肥力相近的土壤層次劃分不夠好，更適用于大區(qū)域大尺度的概評（徐亞文等，2023）；改進(jìn)的內(nèi)梅羅指數(shù)法只關(guān)注肥力最小限制因子，而未考慮偏高或過量的因子對肥力總體評價是否有負(fù)面影響，容易致使評價結(jié)果偏高（鄧星亮等，2023）；基于粗糙集理論的肥力評價，將各單一評價方法進(jìn)行組合分析，重新賦予權(quán)重，能有效提高肥力評價的準(zhǔn)確性。

主成分分析具有從復(fù)雜的土壤肥力因素中提煉出綜合規(guī)律的優(yōu)勢。本研究應(yīng)用主成分分析法對不同地形進(jìn)行肥力評價，發(fā)現(xiàn)不同微地形的肥力高低區(qū)分較明顯，但得到的坡地肥力達(dá)極高水平的結(jié)果與實際不太相符，根據(jù)實際種植情況，坡地的芒果產(chǎn)量遠(yuǎn)低于肥力極高的非巖溶區(qū)芒果園。說明應(yīng)用主成分進(jìn)行多因子的降維分析時，提取主成分的過程中對疊加信息的處理不夠明確（許仙菊等，2013），可能存在將肥力較高的地形肥力進(jìn)行放大的缺陷。

模糊數(shù)學(xué)分析方法將隸屬度理論中的定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，可對多指標(biāo)制約的土壤肥力進(jìn)行總體評價（楊文娜等，2019）。本研究基于模糊數(shù)學(xué)的肥力評價結(jié)果為不同微地形果園肥力均大于0.6，處于肥力高水平以上，但研究區(qū)不同微地形芒果產(chǎn)量為2.2～9.9 t/ha，低于生產(chǎn)中研究區(qū)域芒果平均產(chǎn)量12t/ha，說明該方法評價結(jié)果偏高，且對不同地形肥力等級區(qū)分效果較差，與模糊數(shù)學(xué)方法在分析的各個階段都會產(chǎn)生連片區(qū)域并拒絕較少的信息有關(guān)（Khaki et al.，2017），指示該方法更適宜于大區(qū)域研究，并過于依賴研究者的觀點(diǎn)。此外，不同肥力評價指標(biāo)在確定隸屬度函數(shù)時也容易受人為因素的影響。

改進(jìn)的內(nèi)梅羅指數(shù)肥力評價法突出了最小因子對土壤肥力的影響，反映了生態(tài)學(xué)中植物生長限制因子的規(guī)律（Li etal.，2021）。研究者用改進(jìn)的內(nèi)梅羅指數(shù)對棗園土壤肥力進(jìn)行評價，發(fā)現(xiàn)pH及有機(jī)質(zhì)和全磷含量表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間自相關(guān)性，主要受母質(zhì)、氣候和地形的影響（Zhao et al.，2020）；不同類型不同海拔的草地土壤肥力具有不同的主要限制因素，土壤肥力高、中、低的地區(qū)分別占祁連山草地總面積的45.60%、41.92%和12.46%（Li et al.，2021）；而不同微地形切溝表層土壤肥力達(dá)到肥沃水平，原狀坡、塌陷、緩臺和淺溝均處于一般水平，陡坎則處于貧瘠水平（濮陽雪華等，2019）。本研究中內(nèi)梅羅指數(shù)肥力評價結(jié)果偏低，肥力最高的坡地僅達(dá)中等肥力等級。分析其原因，可能與不同地形養(yǎng)分的異質(zhì)性較大有關(guān)，也更突出了改進(jìn)的內(nèi)梅羅指數(shù)法能反映作物生長在生態(tài)學(xué)上的最小因子規(guī)律，對土壤肥力的評價比傳統(tǒng)的加權(quán)法更加嚴(yán)謹(jǐn)和敏感的特點(diǎn)（Zhang et al.，2022）。

當(dāng)前，基于粗糙集理論預(yù)測評價被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域且取得了較理想結(jié)果（Chen et al.，2020），大多數(shù)研究者直接以各參評指標(biāo)為條件屬性進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域的預(yù)測和評價（Zhang et al.，2022；Mustafa et al.，2023）。本研究則以不同微地形各單一肥力評價方法的評價結(jié)果為條件屬性，不僅有效簡化了相同屬性約簡的過程，還降低了運(yùn)算量，且得到的粗糙集理論土壤肥力評價指數(shù)與產(chǎn)量擬合結(jié)果最佳，與Yan等（2016）基于粗糙集理論提取富營養(yǎng)化時空關(guān)系規(guī)則的結(jié)果一樣，準(zhǔn)確性較高，與事實相符，這主要是由于基于粗糙集理論綜合評價方法能減少單一方法的影響。本研究中基于粗糙集進(jìn)行綜合評價時，淘汰了評價結(jié)果偏高的模糊數(shù)學(xué)肥力評價結(jié)果，從而與陳軒敬等（2016）研究得出的作物產(chǎn)量與土壤綜合肥力指數(shù)呈顯著線性正相關(guān)的結(jié)果一致。粗糙集肥力評價方法的前提是參評指標(biāo)達(dá)到3個及以上，且各指標(biāo)間具有差異性；指標(biāo)數(shù)量也不易過多，否則會使屬性約簡過程變復(fù)雜，這就要求研究者事先對參評指標(biāo)進(jìn)行適用性驗證。然而，近年來隨著模型及機(jī)器學(xué)習(xí)等方法在土壤肥力評價中的應(yīng)用（Wang et al.，2022），針對不同的研究對象及領(lǐng)域，有待進(jìn)一步開發(fā)出基于粗糙集理論與其他信息技術(shù)相結(jié)合的方法，通過優(yōu)化算法、提高評價效率等方式拓展應(yīng)用到知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)聚類、預(yù)測分析等更多領(lǐng)域。

3.2不同微地形土壤肥力的影響因素

地形通過影響區(qū)域內(nèi)的氣候和氣象特征而影響土壤水分，直接或間接造成土壤肥力的空間異質(zhì)性（李惠芝等，2022）。本研究中，表層土壤含水率平均值在17.10%～28.87%，坡地與埡口之間土壤含水率差異不顯著，坡地土壤含水率最低而土壤肥力最高，洼地反之，說明土壤含水率在一定程度上影響著土壤養(yǎng)分含量。而水分是果樹吸收養(yǎng)分的載體，對于地形差異較大的地區(qū)需加強(qiáng)對不同地形土壤水分的研究。

土壤容重不僅可用于計算土壤持水力和導(dǎo)水性，也是估算土壤養(yǎng)分的重要變量。張夢旭等（2019）研究表明，黑河上游從高海拔到低海拔，容重呈先減小后增大的變化趨勢。本研究中，不同微地形容重表現(xiàn)為埡口>洼地>過渡帶>坡地。土壤容重通過影響土壤的通氣性、保水性、保肥性而影響土壤肥力，說明改善土壤容重也是改善土壤肥力的方式之一，但在不同地質(zhì)背景下容重對土壤養(yǎng)分及肥力的影響存在差異，要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷分析。

土壤微生物是生態(tài)系統(tǒng)中各種生命活動的載體，也是物理、化學(xué)和生物過程的主要反應(yīng)場所（楊陽等，2023），土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的組成與活性變化是衡7BVw60PqcgysJE2uYjXuhA==量土壤肥力的重要指標(biāo)（任偉等，2010；郭蕓等，2017）。馬書琴等（2017）對藏北5種高寒草地的PLFA指紋特征與土壤化學(xué)性質(zhì)的關(guān)系進(jìn)行研究，結(jié)果表明土壤碳、氮含量與土壤微生物間存在極顯著的相互刺激關(guān)系。本研究對表層土壤的PLFA分布特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同微地形中不同微生物菌群含量差異顯著；肥力最高的坡地，F(xiàn)G/BT最低、G+/G-最高；海拔及肥力均相對較高的埡口，F(xiàn)G/BT最高；海拔及肥力最低的洼地，F(xiàn)G/BT及G+/G-處于中等水平。龐丹波等（2023）研究指出，隨著海拔上升，真菌、細(xì)菌、革蘭氏陽性菌和革蘭氏陰性菌生物量呈逐漸增加趨勢。以上結(jié)果均表明不同地形的微生物群落結(jié)構(gòu)存在差異，且微生物對土壤肥力的影響不可忽視。

本研究的主要目的是通過對肥力評價方法進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而提升肥力評價的準(zhǔn)確度，但實際生產(chǎn)中影響土壤肥力的因素較多，如何從眾多肥力評價指標(biāo)中篩選出關(guān)鍵因子并將其納入科學(xué)的肥力綜合評價系統(tǒng)是促進(jìn)土壤肥力評價更加精準(zhǔn)的關(guān)鍵，也是今后攻關(guān)的方向。

4結(jié)論

綜合不同評價方法的評價結(jié)果，不同微地形芒果園的土壤肥力整體表現(xiàn)為坡地>埡口>過渡帶>洼地。主成分土壤肥力指數(shù)評價結(jié)果準(zhǔn)確度較高，但存在將肥力較高的地形肥力指數(shù)進(jìn)行放大的缺陷；模糊數(shù)學(xué)土壤肥力指數(shù)評價結(jié)果偏高，且對不同微地形肥力等級區(qū)分效果較差；內(nèi)梅羅土壤肥力指數(shù)評價結(jié)果總體偏低；基于粗糙集理論將3種常規(guī)肥力評價方法進(jìn)行組合評價的結(jié)果相對準(zhǔn)確，對不同地形肥力等級區(qū)分效果較好，所得的肥力評價指數(shù)與產(chǎn)量線性擬合程度最高。不同微地形土壤肥力的差異受地形因子和環(huán)境因子共同影響，其中地形因子的影響較大。

參考文獻(xiàn)（References）：

陳軒敬，趙亞南，柴冠群，張珍珍，張躍強(qiáng)，石孝均.2016.長期不同施肥下紫色土綜合肥力演變及作物產(chǎn)量響應(yīng)［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，32（S1）：139-144.［Chen X J，Zhao YN，Chai G Q，Zhang Z Z，Zhang Y Q，Shi X J.2016.Integrated soil fertility and yield response to long-term different fertiliza-tion in purple soil［J］.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，32（S1）：139-144.］doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.z 1.020.

褚旭，汪金玲，李春順，趙陽，楊雪彪，邵長營，王飛，楊康.2022.基于粗糙集屬性約簡法的植煙土壤肥力評價分析［J］.煙草科技，55（4）：28-35.［Chu X，Wang J L，Li C S，Zhao Y，Yang X B，Shao C Y，Wang F，Yang K.2022.Analysis on evaluations of fertility of tobacco-growingsoil based on attribute reduction in rough set［J］.Tobacco Science&Technology，55（4）：28-35.］doi：10.16135/j.issn 1002-0861.2022.0018.

代彬，彭韜，張信寶，莫小妹，王世杰.2023.高原型喀斯特主要丘陵類型、形成機(jī)制與貴州喀斯特地貌分區(qū)芻議［J］.山地學(xué)報，41（2）：155-168.［Dai B，Peng T，Zhang X B，Mo X M，Wang S J.2023.Major types and formation mechanism of karst hill in plateau and discussion on karst landform zoning in Guizhou，China［J］.Mountain Research，41（2）：155-168.］doi：10.7606/j.issn.1000-7601.2023.05.13.］

鄧星亮，楊安富，楊麗，孟龍威，袁漫遙，陳俊男，吳曉晨.2023.海南島典型農(nóng)用地土壤綜合肥力評價［J］.熱帶作物學(xué)報，44（7）：1497-1505.［Deng X L，Yang A F，Yang L，Meng L W，Yuan M Y，Chen J N，Wu X C.2023.Soil nutrient analysis and comprehensive fertility evaluation of four types of agricultural land in Hainan island［J］.Chi-nese Journal of Tropical Crops，44（7）：1497-1505.］doi：10.3969/j.issn.1000-2561.2023.07.021.

鄧艷，蔣忠誠，藍(lán)芙寧，羅為群，覃星銘.2008.廣西熱帶亞熱帶典型森林巖溶區(qū)土壤—植物系統(tǒng)元素分布特征［J］.生態(tài)環(huán)境，17（3）：1140-1145.［Deng Y，Jiang Z C，Lan F N，Luo W Q，Qin X M.2008.Biogeochimical characteristics of elements in soil-plant system in tropical and subtropical typical karst area in Guangxi［J］.Ecology and Environ-ment，17（3）：1140-1145.］doi：1016089/j.cnki.1008-2786.000738.

馮慧敏，郭小麗，肖遠(yuǎn)業(yè)，溫曉彤，李梓珊，曾鴻浩，羅伊莉，李海渤.2023.基于主成分分析不同種養(yǎng)模式下的土壤肥力評價［J］.中國土壤與肥料，（10）：1-10.［Feng H M，Guo X L，Xiao Y Y，Wen X T，Li Z S，Zeng H H，Luo Y L，Li H B.2023.Evaluation of soil fertility under different plan-ting and breeding models based on principal component analysis［J］.Soil and Fertilizer Science in China，（10）：1-10.］doi：10.11838/sfsc.1673-6257.22552.

高超前，彭祚登，于凌霄，趙洪林，李全明，付強(qiáng)，賈建學(xué)，李文芳.2018.基于粗糙集理論的城市生態(tài)林地土壤肥力評價研究［J］.中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報，38（12）：76-82.［Gao C Q，Peng Z D，Yu L X，Zhao H L，Li Q M，F(xiàn)u Q，Jia J X，Li W F.2018.Soil fertility quality evaluation based onrough set theory for urban ecological forest［J］.Journal of Central South University of Forestry＆Technology，38（12）：76-82.］doi：10.14067/j.cnki.1673-923x.2018.12.010.

高浩然，周勇，劉甲康，王麗，吳飛，田楊.2022.湖北省兩種地形區(qū)耕地土壤肥力指標(biāo)空間格局與主控因素［J］.水土保持通報，42（5）：283-292.［Gao H R，Zhou Y，Liu J K，Wang L，Wu F，Tian Y.2022.Spatial patterns and main control factors of soil fertility indicators in arable land in two topographic regions of Hubei Province［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，42（5）：283-292.］doi：10.13961/j.cnki.stbctb.20220829.003.

高宏艷，索全義，鄭海春，郜翻身.2019.內(nèi)蒙古平原灌區(qū)耕地土壤肥力評價方法研究——以土默川平原灌區(qū)為例［J］.土壤通報，50（4）：794-799.［Gao H Y，Suo Q Y，Zheng H C，Gao F S.2019.Soil fertility evaluation methods of culti-vated land in the irrigation district of Inner Mongolia Plain：A case study of Tumochuan Plain［J］.Chinese Jour-nal of Soil Science，50（4）：794-799.］doi：10.19336/j.cnki.trtb.2019.04.05.

郭麗梅，黃國弟，李日旺，陳永森，唐瑩瑩，羅世杏，唐玉娟，張宇，彭鵬，覃昱茗.2023.廣西芒果產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及策略［J］.廣西科學(xué)院學(xué)報，39（2）：119-127.［Guo L M，Huang G D，Li R W，Chen Y S，Tang Y Y，Luo S X，Tang Y J，Zhang Y，Peng P，Qin Y M.2023.Development status andstrategy of mango lndustry in Guangxi［J］.Journal of Guangxi Academy of Sciences，39（2）：119-127.］doi：10.13657/j.cnki.gxkxyxb.20230517.001.

郭蕓，孫本華，王穎，魏靜，高明霞，張樹蘭，楊學(xué)云.2017.長期施用不同肥料土PLFA指紋特征［J］.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，50（1）：94-103.［Guo Y，Sun B H，Wang Y，Wei J，Gao M X，Zhang S L，Yang X Y.2017.PLFA fingerprint characteristics of an anthropogenic loess soil under long-term different fertilizations［J］.Scientia Agricultura Sinica，50（1）：94-103.］doi：10.3864/j.issn.0578-1752.2017.01.009.

黃晶，韓天富，申哲，柳開樓，馬常寶，王慧穎，曲瀟琳，于子坤，謝建華，張會民.2023.基于模糊數(shù)學(xué)（Fuzzy）法的中國水稻土肥力質(zhì)量近30年的時空變化特征［J］.土壤學(xué)報，60（2）：355-366.［Huang J，Han T F，Shen Z，Liu K L，Ma C B，Wang H Y，Qu X L，Yu Z K，Xie J H，Zhang H M.2023.Spatiotemporal variation of fertility quality of Chinese paddy soil based on fuzzy method in recent 30 years［J］.Acta Pedologica Sinica，60（2）：355-366.］doi：10.11766/trxb202107050343.

黃浦江，方昭，余海龍，張峰舉，黃菊瑩.2023.不同改良劑配施對河套灌區(qū)堿化土壤理化性質(zhì)及枸杞生長的影響［J］.干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，41（5）：121-129.［Huang P J，F(xiàn)ang Z，Yu H L，Zhang F J，Huang J Y.2023.Effects of combina-tions of modifiers on physical and chemical properties ofalkaline soil and growth of LyciumchinenseHetaoirriga-tion area［J］.Agricultural Research in the Arid Areas，41（5）：121-129.］doi：10.7606/j.issn.1000-7601.2023.05.13.

簡尊吉，倪妍妍，徐瑾，雷蕾，曾立雄，肖文發(fā).2021.中國馬尾松林土壤肥力特征［J］.生態(tài)學(xué)報，41（13）：5279-5288.［Jian Z J，Ni YY，Xu J，Lei L，Zeng L X，Xiao W F.2021.Soil fertility in the Pinus massoniana forests of China［J］.Acta Ecologica Sinica，41（13）：5279-5288.］doi：10.5846/stxb202007021716.

李惠芝，關(guān)慶偉，趙家豪，李俊杰，王磊，李鳳鳳，左興平，陳斌.2022.地形對麻櫟人工林土壤肥力質(zhì)量的影響［J］.南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），46（5）：161-168.［Li H Z，Guang Q W，Zhao J H，Li J J，Wang L，Li F F，Zuo X P，Chen B.2022.Effects of topography on the soil fertility quality in Quercus acutissimapiantation［J］.Journal of Nanjing Forestry University（Natureal Sciences Edition），46（5）：161-168.］doi：10.12302/j.issn.1000-2006.202109023.

李倩，賈曉果，李亮，張翔，程玉淵，李鵬.2023.豫西南丘陵區(qū)植煙土壤養(yǎng)分時空變異特征及肥力評價［J］.河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，52（1）：73-85.［Li Q，Jia X G，Li L，Zhang X，Cheng Y Y，Li P.Spatial-temporal variability of nutrients and assessment of fertility in tobacco-planting soil in hilly areas of southwest Henan［J］.Journal of Henan Agricul-tural Sciences，52（1）：73-85.］doi：10.15933/j.cnki.1004-3268.2023.01.008.

李欣蔚，肖元明，李春麗，高永恒，周國英.2023.青藏高原高寒草甸微地形對土壤胞外酶活性及生態(tài)化學(xué)計量比的影響［J］.應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報，30（2）：212-219.［Li X W，Xiao Y M，Li C L，Gao Y H，Zhou G Y.2023.Effects of microtopography on enzyme activities and ecological stoichiometry in an alpine meadow on the Qinghai-Tibet Plateau［J］.Chinese Journal of Applied and Environmental Biology，30（2）：212-219.］doi：10.19675/j.cnki.1006-687x.2023.04034.

馬書琴，王小丹，王荷，張蓓蓓，陳有超，魯旭陽.2017.藏北高寒草地土壤磷脂脂肪酸指紋特征及其與土壤化學(xué)性質(zhì)的關(guān)系［J］.生態(tài)環(huán)境學(xué)報，26（9）：1480-1487.［Ma S Q，Wang X D，Wang H，Zhang B B，Chen Y C，Lu X Y.2017.Phospholipid fatty acids fingerprint of different grasslandsoils in North Tibet and their relationship with chemical properties［J］.Ecology and Environmental Sciences，26（9）：1480-1487.］doi：10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.09.004.

龐丹波，吳夢瑤，趙婭茹，楊娟，董立國，吳旭東.2023.賀蘭山東坡不同海拔土壤微生物群落特征及其影響因素［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，34（7）：1957-1967.［Pang D B，Wu M Y，Zhao Y R，Yang J，Dong L G，Wu X D.2023.Soil micro-bial community characteristics and the influencing factors at the different elevations on the eastern slope of Helan Mountain，Northwest China［J］.Chinese Journal of Applied Ecology，34（7）：1957-1967.］doi：10.13287/j.1001-9332.202307.031.

濮陽雪華，茍清平，王春春，朱清科.2019.陜北黃土區(qū)不同微地形土壤養(yǎng)分特征研究［J］.西北林學(xué)院學(xué)報，34（3）：37-42.［Puyang X H，Gou Q P，Wang C C，Zhu Q K.2019.Characteristics of soil nutrients in different micro-topo-graphy in loess region of northern Shaanxi Province［J］.Journal of Northwest Forestry University，34（3）：37-42.］doi：10.3969/j.issn.1001-7461.2019.03.06.

區(qū)惠平，彭嘉宇，周柳強(qiáng)，黃金生，朱曉暉，曾艷，謝如林，譚宏偉，雷秋良.2021.百色芒果主產(chǎn)區(qū)果園施肥狀況及減施潛力分析［J］.南方農(nóng)業(yè)學(xué)報，52（12）：3375-3381.［Qu H P，Peng J Y，Zhou L Q，Huang J S，Zhu X H，Zeng Y，Xie R L，Tan H W，Lei Q L.2021.Analysis on fertilization sta-tus and potential of fertilizer reduction in mango orchard in Baise［J］.Journal of Southern Agriculture，52（12）：3375-3381.］doi：10.3969/j.issn.2095-1191.2021.12.021.

任偉，謝世友，謝德體，馮慧芳.2010.巖溶山地典型植被恢復(fù)過程中土壤理化性質(zhì)及微生物特征［J］.中國巖溶，29（1）：35-40.［Ren W，Xie S Y，Xie D T，F(xiàn)eng H F.2010.Changes of soil physicochemical and microbial features during the typical vegetation restoration in karst mountain［J］.Carsologica Sinica，29（1）：35-40.］doi：10.3969/j.issn.1001-4810.2010.01.007.

宋淑鈞，崔小茹，陳其鮮，陳雄，楊榮.2023.隴中旱區(qū)農(nóng)田土壤微量元素特征及其對綠肥休耕的響應(yīng)［J］.水土保持學(xué)報，37（6）：268-275.［Song S J，Cui X R，Chen Q X，Chen X，Yang R.2023.Characteristics of soil trace elements in the dryland farming area of central Gansu and their responses to green manure fallow［J］.Journal of Soil and Water Conservation，37（6）：268-275.］doi：10.13870/j.cnki.stbcxb.2023.06.034.

宋蘇蘇，黃林，陳勇.2011.基于粗糙集的土壤肥力組合評價研究［J］.農(nóng)機(jī)化研究，33（12）：10-13.［Song S S，Huang L，Chen Y.2011.Study on soil fertility combination evalua-tion based on rough set［J］.Journal of Agricultural Mecha-nization Research，33（12）：10-13.］doi：10.13427/j.cnki.njyi.2011.12.028.

徐亞文，黃燕蘭，劉娜，韓利艷，趙平，王雪蕾，黃中瀧，李家華.2023.雙江縣冰島五寨古茶園土壤養(yǎng)分狀況及肥力質(zhì)量評價［J］.中國土壤與肥料，（12）：1-11.［Xu Y W，Huang Y L，Liu N，Han L Y，Zhao P，Wang X L，Huang Z L，Li J H.2023.Soil nutrient status and fertility quality evaluation of Bingdaowuzhai ancient tea garden in Shuangjiang County［J］.Soil and Fertilizer Science in China，（12）：1-11.］doi：10.11838/sfsc.1673-6257.22714.

徐燁，鄧艷，曹建華，蔣忠誠，岳祥飛，朱梓弘.2019.巖溶斷陷盆地土壤肥力空間異質(zhì)性及其影響因素［J］.水土保持研究，26（4）：355-362.［Xu Y，Deng Y，Cao J H，Jiang Z C，Yue X F，Zhu Z H.2019.Spatial heterogeneity of soil fer-tility in karst faulted basin and its influencing factors［J］.Research of Soil and Water Conservation，26（4）：355-362.］doi：10.13869/j.cnki.rswc.2019.04.053.

許仙菊，馬洪波，陳杰，張永春，陳斌，丁華萍，錢鈞.2013.基于養(yǎng)分豐缺診斷和主成分分析相結(jié)合的桑園土壤肥力評價［J］.土壤，45（3）：470-476.［Xu X J，Ma H B，Chen J，Zhang Y C，Chen B，Ding H P，Qian J.2013.Assessment of soil fertility of mulberry orchards based on combined soil nutrient grades and main component analysis［J］.Soils，45（3）：470-476.］doi：10.13758/j.cnki.tr.2013.03.031.

楊文娜，任嘉欣，李忠意，徐義，李振輪，何丙輝.2019.主成分分析法和模糊綜合評價法判斷喀斯特土壤的肥力水平［J］.西南農(nóng)業(yè)學(xué)報，32（6）：1307-1313.［Yang W N，Ren J X，Li Z Y，Xu Y，Li Z L，He B H.2019.Soil fertility in Karstregions with analysis of principal component andfuzzy synthetic evaluation［J］.Southwest China Journal of Agricultural Sciences，32（6）：1307-1313.］doi：10.16213/j.cnki.scjas.2019.6.017.

楊陽，劉良旭，張萍萍，吳凡，周媛媛，宋怡，王云強(qiáng)，安韶山.2023.黃土高原土壤水分—有機(jī)碳—微生物耦合作用研究進(jìn)展［J］.生態(tài)學(xué)報，43（4）：1714-1725.［Yang Y，Liu L X，Zhang P P，Wu F，Zhou Y Y，Song Y，Wang Y Q，An S S.2023.Advances in soil moisture-carbon-microbe coupling on the Loess Plateau，China［J］.Acta Ecologica Sinica，43（4）：1714-1725.］doi：10.5864/stxb202112243643.

葉回春，張世文，黃元仿，周志明，沈重陽.2014.粗糙集理論在土壤肥力評價指標(biāo)權(quán)重確定中的應(yīng)用［J］.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，47（4）：710-717.［Ye H C，Zhang S W，Huang Y F，Zhou Z M，Shen C Y.2014.Application of rough set theory to determine weights of soil fertility factor［J］.Scientia Agri-cultura Sinica，47（4）：710-717.］doi：10.3864/j.issn.0578-1752.2014.04.011.

張夢旭，劉蔚，朱猛，楊林山，李若麟.2019.黑河上游山地土壤容重分布特征及影響因素［J］.山地學(xué)報，37（2）：198-205.［Zhang M X，Liu W，Zhu M，Yang L S，Li R L.2019.Patterns and environmental controls of soil bulk density in the mountainous regions of the upper Heihe River Basin，China［J］.Mountain Research，37（2）：198-205.］doi：10.16089/j.cnki.1008-2786.000413.

張曉玉，張定海，寧婷，馬玉婧.2024.古爾班通古特沙漠土壤水分-地形-植被關(guān)系研究［J］.草地學(xué)報，32（5）：1548-1557.［Zhang X Y，Zhang D H，Ning T，Ma Y J.2024.Study on the relationship between soil moisture，topogra-phy and vegetation in the Gurbantunggut Desert［J］.Acta Agrestia Sinica，32（5）：1548-1557.］doi：10.11733/j/.issn.1007-0435.2024.05.025.

周維杰，吳川德，李鐘淏，李婷玉，羅照西，劉斌，巫和義，阮云澤.2023.不同營養(yǎng)類型有機(jī)肥對芒果品質(zhì)和土壤肥力的影響［J］.中國土壤與肥料，（5）：84-95.［Zhou W J，Wu C D，Li Z H，Li T Y，Luo Z X，Liu B，Wu H Y，Ruan Y Z.2023.Effects of different nutrient types of organic fertili-zers on mango quality and soil fertility［J］.Soils and Ferti-lizers Sciences in China，（5）：84-95.］doi：10.11838/sfsc.1673-6257.22264.

Chen S，Lin B W，Li Y Q，Zhou S N.2020.Spatial and tempo-ral changes of soil properties and soil fertility evaluation in a large grain-production area of subtropical plain，China［J］.Geoderma，357：113937.doi：10.1016/j.geoderma.2019.113937.

Fan Y N，Zhang Y X，Chen Z K，Wang X K，Huang B.2021.Comprehensive assessments of soil fertility and environ-mental quality in plastic greenhouse production systems［J］.Geoderma，385：114899.doi：10.1016/j.geoderma.2020.114899.

Guo J H，F(xiàn)eng H L，Sun J J，Cao P H，Wang W F，Chen H，Yu Y C.2019.Application of cloud model to evaluation of fo-rest soil fertility：A case in chinese fir plantations in Sou-thern China［J］.Sustainability，11（22）：6286.doi：10.3390/su11226286.

He Y X，Pang Y X，Zhang Q，Jiao Z，Chen Q.2018.Compre-hensive evaluation of regional clean energy development levels based on principal component analysis and rough set theory［J］.Renewable Energy，122：643-653.doi：10.1016/j.renene.2018.02.028.

Huang C，Xu C，Ma Y Q，Song T，Xu Z，Li S，Liang J H，Zhang L K.2022.Nutritional diagnosis of the mineral elements in Tainong mango leaves during flowering in karst areas［J］.Land，11（8）：1311.doi：10.3390/land 11081311.

Khaki B D，Honarjoo N，Davatgar N，Jalalian A，Golsefidi H T.2017.Assessment of two soil fertility indexes to evaluate paddy fields for rice cultivation［J］.Sustainability，9（8）：1299.doi：10.3390/su9081299.

Li Q，Yang J Y，Guan W H，Liu Z G，He G X，Zhang D G，Liu X N.2021.Soil fertility evaluation and spatial distribution of grasslands in Qilian MountainckQpEp/w7nARzT28IS3bzQ==s Nature Reserve of eas-tern Qinghai-Tibetan Plateau［J］.PeerJ，9：e10986.doi：10.7717/peerj.10986.eCollection 2021.

Manna T，Anitha A.2023.Precipitation prediction by integra-ting rough set on fuzzy approximation space with deep learning techniques［J］.Applied Soft Computing Journal，139：110253.doi：10.1016/j.asoc.2023.110253.

Mustafa S F Z，Deris M M，Manan T S BA，Beddu S，Kamal N L M，Mohamad D，Yavari S，Qazi S，Hanafiah Z，Nassar S O A，Yeoh K L，Sheriff I，Mohtar W H M W，Isa M H，Yusoff M S，Aziz H A.2023.Modelling of similarity cha-racteristics of polycyclic aromatic hydrocarbons（PAHs）in Sungai Perak，Malaysia via rough set theory and principal component analysis（PCA）［J］.Chemical Physics Letters，828：140721.doi：10.1016/j.cplett.2023.140721.

Song T，Huang C，Yang H，Liang J H，Ma Y Q，Xu C，Li M，Liu X，Zhang L K.2022.Characterization of soil-plant leaf nutrient elements and key factors affecting mangoes in karst areas of Southwest China［J］.Land，11（7）：970.doi：10.3390/land 11070970.

Wang Y，Wang S，Zhou C S，Chi W F.2022.Application of Cmic/Corg in the soil fertility evaluation of typical forests in the Yulin Sandy Area［J］.Land，11（4）：559.doi：10.3390/land 11040559.

Yan H Y，Zhang X R，Dong J H，Shang M S，Shan K，Wu D，Yuan Y，Wang X，Meng H，Huang Y，Wang G Y.2016.Spatial and temporal relation rule acquisition of eutrophica-tion in Da’ning River based on rough set theory［J］.Eco-logical Indicators，66：180-189.doi：10.1016/j.ecolind.2016.01.032.

Zhang X L，Li Y，Wang G M，Zhang H C，Yu R S，Li N，Zheng J X，Yu Y.2022.Soil quality assessment in farmland of a rapidly industrializing area in the Yangtze Delta，China［J］.International Journal of Environmental Research and Pub-lic Health，19（19）：12912.doi：10.3390/ijerph 191912912.

Zhao W J，Luo M Q，Li Z L，Cao T H.2020.Evaluation of soil fertility in a Gravel-Sand-Mulched Jujube（Ziziphus jujuba）orchard based on modified nemoro fertility indexing method［J］.Agricultural Research，9（1）：85-93.doi：10.1007/s40003-019-00408-8.

（責(zé)任編輯王暉）