改进属性识别模型在秦巴山区土壤肥力评价中的应用

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针对秦巴山区特点,选取安康市汉阴县作为研究区。利用GPS定位共在研究区内取得2420个耕层(0~20 cm)土壤样品。通过对土壤样品的全氮、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾以及pH值等6项土壤肥力指标进行室内化验分析得到的结果,运用基于墒权和层次分析相结合的改进属性识别模型,对研究区内土壤肥力进行综合评价,并借助ArcGIS9.3绘制了土壤肥力空间分布图。结果表明:研究区肥力属中等偏上水平,其中北部及东南部低中山处肥力水平较好,中部及西南部低山丘陵地区肥力水平相对较差;改进的属性识别模型在进行评价时较为准确,且简单稳定,为土壤肥力的的综合评价提供有力的技术支撑。 According to the characteristics of Qinba Mountains, Hanyin County, Ankang City was selected as the research area. A total of 2420 soils (0-20 cm) soil samples were obtained in the study area using GPS positioning. Based on the laboratory analysis of six soil fertility indicators including soil total nitrogen, organic matter, available nitrogen, available phosphorus, available potassium and pH, the improved attribute identification model based on the combination of entropy and AHP The soil fertility in the study area was evaluated comprehensively and the spatial distribution map of soil fertility was drawn with ArcGIS 9.3. The results showed that the fertility in the study area was moderately upper, with the fertility level in the low and middle mountains in the north and southeast being relatively good, and the fertility level in the hilly area in the center and southwest being relatively poor. The improved attribute recognition model was more accurate in the evaluation , And simple and stable, providing a powerful technical support for the comprehensive evaluation of soil fertility.
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