基于三种空间预测方法的安庆市耕地土壤速效钾空间分布预测

以安徽省安庆市为研究区,选取环境变量因子(空间位置变量因子、地形变量因子、土壤变量因子、气候变量因子)作为变量因素,通过构建随机森林(Random Forest,RF)模型对研究区耕地土壤速效钾含量进行预测,并与普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和反距离权重(Inverse Distance Weighting,IDW)这两种传统空间预测方法作对比。结果表明:研究区内速效钾空间分布的3种方法的预测精度高低顺序为RF>OK>IDW,其中RF模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)分别为30.93 mg·kg^(-1)、41.31 mg·kg^(-1)和0.58,相较于OK和IDW分别高出了3.36%、5.95%,6.71%、11.86%和18.37%、23.40%;3种空间分布预测方法整体趋势一致,呈东南高西北低分布。综合而言,RF模型能较好地预测安庆市耕地土壤速效钾含量,且纬度、年平均温度、成土母质、高程、经度、年平均降水量是影响RF模型精度的主要因素。

霍邱县耕地质量定级研究

以六安市霍邱县为例,探讨霍邱县耕地质量问题。采用地块法获取定级单元,该方法选取自然因素、社会经济因素和区位因素作为定级因素。通过特尔斐法及霍邱县实际情况,量化定级因素因子,运用总分频率曲线法划分定级单元,运用arcgis软件得到霍邱县耕地质量级别图。霍邱县耕地共划分为四级,各等级占比分别为16.15%,43.45%,22.64%,17.76%,其中二级地分布最多,二级地中又以孟集镇最多,在二级地中占比6.57%。霍邱县各等级耕地分布均匀,总体质量较好,耕地质量西南高、东北低,路网交通越好,耕作条件越好,耕地越好,反之则越差。

基于微信的县域配方施肥系统研究与应用

以县域为基本单位,微信公众号为支撑,采用SuperMap服务器,设计了基于微信的农作物配方施肥系统。养分算法以养分丰缺法、综合肥料效应函数法、养分平衡和目标产量法,设计了适合安徽省县域特性的配方施肥模型。养分空间分布通过ArcGIS10.2中的空间插值分析工具实现,采用了反距离权重插值法(Inverse distance weighted,IDW)和克里金插值法(Kriging)作为主要插值手段。系统主要实现了土壤养分和配方的定位查询、作物缺素查询、乡镇肥料经销商查询和作物受害图谱查询,通过科学准确的施肥指导信息,为实现作物增产、农户增收提供技术支撑。

县域尺度下安徽省耕地质量定级研究——以金安区为例

耕地质量定级是实现对土地自然经济区位属性进行综合评价管理,科学量化耕地数量、质量及分布情况的重要手段。本研究以金安区为例,确定坡度、灌溉保证率、土壤污染状况、中心城镇影响度等21个因子为必选因子,地形部位和土壤养分状况为备选因子,通过特尔斐法获得因子权重,基于网络分析、耗费路径等GIS分析工具,运用衰减法、均值度法与最大最小值法等确定因子分值,计算定级指数。检验发现金安区耕地质量经济效益与耕地定级指数的相关性分析达极显著性水平,根据总分频率曲线法划定级别得出金安区耕地共划分为四个级别。研究结果表明:金安区耕地主要以二级地为主,占全县耕地的48.36%,以三十铺镇最多;一、三级耕地次之,分别占21.91%与29.09%;四级地最少,只有0.64%。耕地总体质量较好。同时,金安区耕地级别呈现出明显的空间分布规律,东高西低,北高南低,与路网密度、城镇化水平、灌溉条件与地形关联密切且级别也反映出耕地在利用方式上的差异。