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层次分析结果表回归模型法耕地地力评价结果表达方法一式中单位面积产量耕地自然属性参评因素该属性对耕地地力的贡献率解多元回归方程求得地貌类型抗旱排涝能力有机质耕层质地阳离子交换量耕层厚度地表砾石度指标分级标准举例建议在省级指标体系的基础上去除一些意义不大的指标如变化不大不存在问题的指标缩减指标数对权重进行调整保证权重总值为设计几成方案最后通过验证确认最佳方案计算耕地地力的几种指数法加法模型式中代表耕地地力数第个因素评语第个因素的组合权重层次分析方法或专家直接评估求得乘法模型式中乘法与加法结合的模型评
层次分析结果表 回归模型法 耕地地力评价结果表达方法一: Y=b0+b1x1+b2x2+……+bnxm 式中:Y=单位面积产量 Xi=耕地自然属性(参评因素) bi=该属性对耕地地力的贡献率(解多元回归方程求得) 地貌类型 0.1 抗旱排涝能力 0.1 有机质 0.1 耕层质地 0.08 阳离子交换量 0.08 耕层厚度 0.07 pH 0.06 地表砾石度 0.06 指标分级标准举例 建议 在省级指标体系的基础上,去除一些意义不大的指标(如变化不大,不存在问题的指标),缩减指标数; 对权重进行调整(保证权重总值为1); 设计几成方案,最后通过验证确认最佳方案。 计算耕地地力的几种指数法(IFI) 加法模型 IFI=∑Fi×Ci (i=1,2,3,……,n) 式中:IFI(Integrated Fertility Index)代表耕地地力数; F =第i个因素评语; Ci=第i个因素的组合权重(层次分析方法或专家直接评估求得) 。 乘法模型 IFI=M1× M2× M3……Mn 式中:M1=F1× C1; =F2× C2; ……Mn=Fn ×Cn 乘法与加法结合的模型 IFI=Mj ×∑Fi×Ci (i=1,2,3,……,n-j) 8、评价指标体系的验证 (1)用产量进行验证:建立综合地力指数与产量的关系曲线(直线),计算相关系数。产量为最近几年单产或总产的平均值;同一种作物,全都为单产或全为总产。相关系数越接近1越好;如果相关系数太小(甚至不显著),就要找原因,重新制订指标体系。至少要达到极显著水平(p0.01)。 (2)根据经验验证:选择代表性的、大家已有一定公认度的田块进行检验。评价结果是否与一般公认的符合程度。 8、评价指标体系的验证 8、评价指标体系的验证 * 0.1567 0.8000 灌溉指数 C14 0.0392 0.2000 排涝能力 C13 0.2577 0.7626 地貌类型 C12 0.0559 0.1655 坡度 C11 0.0243 0.0719 坡向 C10 0.0342 0.2014 耕层厚度 C9 0.1200 0.7071 障碍层深度 C8 0.0155 0.0915 潜水埋深 C7 0.1488 0.6330 有机质 C6 0.0666 0.2835 质地 C5 0.0196 0.0836 PH C4 0.0199 0.3238 有效磷C3 0.0361 0.5870 速效钾 C2 0.0055 0.0893 有效锌 C1 组合权重 ∑CiAi 土壤管理B5 0.1959 立地条件B4 0.3379 剖面组成B3 0.1697 理化性状B2 0.2350 土壤养分B1 0.0615 准则层B 指标C 6、评价体系的建立 评价指标体系包括: 确定了耕地地力评价指标; 指标分级和指标分值; 指标权重的确定。 指标的确定 可根据以上原则和方法从浙江省耕地评价指标集中选择; 不同县(区)因影响耕地质量的因素不同,其评价指标也应有所差异; 权重确定 可采用数学方法或专家评价来确定; 同时采用专家打分法确定各评价指标权重,总和为1.0; 冬季地下水位 0.05 速效钾 0.06 有效磷 0.06 速效钾 0.06 坡度 0.05 剖面构型 0.05 容重 0.04 水溶性盐总量 0.04 指标的重要性排序 指标分级和指标分值 所谓指标分值是指根据某项诊断指标的级别确定的对农用地质量而言的分数,其值越大,说明该农用地的质量越好;其值越小,说明该农用地的质量越差。 耕地地力评价指标分值主要根据土壤学、栽培学等相关学科知识和生产经验确定。 评价指标数值在数量上的变化,反映其质量上的差异,或适宜性、限制性的级别。根据某一指标值变化与耕地质量变化的关系,指导指标值划分为若干个等级,一般划分为3-5级;应尽量做到数量化、标准化。 为了便于各指标间有可比性,对以上划分的指标等级赋予分数。例如,最好的为1.0,最差的为0.1。 评价指标分级的制定方法 一般有以下方法: (1)引用已有资料的分级标准;如养分、土层厚度、坡度分级。 (2)定性指标定量化:先将定性指标根据对质量影响程度进行有序排列,然后赋予数值。(如质地) (3)根据相关曲线或利用数学中的隶属函数确定,划分指标范围。往往可根据曲线的拐点作为分界点。 由于实际问题的复杂性,因子与评价目标之间的关系可以采用指数函数、多次项、对数等函数形式。 将非线性关系线性化,进行回归分析后得到非线性方程的系数,可以比较准确地选择因子与确定因子与评价目标之间的函数关系。 非线性关系线性化 12、
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