文暢平，白銀涌，蘇 偉，孫 政，陳宗輝

(中南林業(yè)科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410018)

城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)的未確知屬性測(cè)度分析法

文暢平，白銀涌，蘇 偉，孫 政，陳宗輝

(中南林業(yè)科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410018)

基于未確知數(shù)學(xué)理論和屬性數(shù)學(xué)理論，研究了土壤肥力綜合評(píng)價(jià)方法，建立了城市綠地土壤肥力綜合評(píng)價(jià)及分級(jí)的未確知屬性測(cè)度分析法。該方法首先需要確定城市綠地土壤肥力狀況的評(píng)價(jià)指標(biāo)及分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，以及土壤肥力狀況級(jí)別組數(shù)；然后構(gòu)建單指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度函數(shù)，以計(jì)算單指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度函數(shù)值和樣本的綜合未確知屬性測(cè)度值；最后應(yīng)用置信度準(zhǔn)則對(duì)城市綠地土壤樣本進(jìn)行識(shí)別，以確定土壤樣本肥力狀況的級(jí)別屬性。基于兩個(gè)城市綠地土壤樣本的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，以及13個(gè)城市綠地土壤樣本的全排列多邊形圖示指標(biāo)法、物元可拓法以及改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，本研究方法的評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊綜合評(píng)價(jià)法、全排列多邊形圖示指標(biāo)法、物元可拓法以及改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的一致性分別為100%、84.62%、92.31%和100%。實(shí)例評(píng)價(jià)表明，采用該方法對(duì)城市綠地土壤肥力狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)是可行的，為城市綠地土壤肥力綜合評(píng)價(jià)提供了新的途徑和方法。

城市綠地；土壤肥力；未確知屬性測(cè)度；綜合評(píng)價(jià)

我國(guó)城市綠地主要來(lái)自農(nóng)業(yè)耕地、園地[1]，其植物多樣性和綠地破碎化使得綠地群落對(duì)土壤養(yǎng)分肥力的需求有別于農(nóng)業(yè)或林業(yè)地土壤，城市綠地土壤需要科學(xué)合理的施肥和管理，增加植物綠葉量和調(diào)節(jié)葉色，延長(zhǎng)花果期，增強(qiáng)城市綠地觀賞價(jià)值[2]。在城市發(fā)展過(guò)程中，綠地土壤人為活動(dòng)干擾強(qiáng)烈，土壤壓實(shí)與板結(jié)、污染、人為廢棄物等問(wèn)題突出[3-5]，綠地土壤結(jié)構(gòu)退化[6-9]，土壤肥力普遍低下[10-16]。土壤肥力狀況是城市綠地植物正常生長(zhǎng)和發(fā)揮城市綠地生態(tài)功能的前提[17]。合理評(píng)價(jià)城市綠地土壤肥力狀況，可為城市綠地土壤的改良、城市綠地規(guī)劃和管理等提供理論依據(jù)和指導(dǎo)[18]。因此，近年來(lái)城市綠地土壤肥力狀況評(píng)價(jià)已成為土壤學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

目前，在城市綠地土壤肥力狀況評(píng)價(jià)和分級(jí)研究中，有些學(xué)者通過(guò)數(shù)學(xué)建模提出了多指標(biāo)和綜合評(píng)價(jià)的數(shù)量化或稱(chēng)數(shù)值化方法，主要有基于主成分分析法[17，19-22]、層次分析法[20]以及模糊綜合評(píng)判法[17，19-22]等多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法。這種數(shù)量化方法可在一定程度上克服一般定性評(píng)價(jià)方法中的主觀性，有利于人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)和掌握城市綠地土壤肥力狀況，因而是城市綠地土壤肥力狀況評(píng)價(jià)和分級(jí)研究中從定性到定量的一項(xiàng)重要進(jìn)展。

土壤肥力是土壤本質(zhì)屬性和基本特征的反映[23-24]，是一個(gè)由物理、化學(xué)和生物等影響因素復(fù)合而成的、多指標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)[25]，因而需要多種途徑和方法才能達(dá)到對(duì)土壤肥力狀況綜合評(píng)價(jià)和分級(jí)的目的。本研究在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，基于未確知數(shù)學(xué)理論和屬性數(shù)學(xué)理論，建立城市綠地土壤肥力狀況綜合評(píng)價(jià)與分級(jí)的未確知屬性測(cè)度分析法，為城市綠地土壤肥力綜合評(píng)價(jià)的數(shù)量化方法研究提供新的思路和途徑。

1 城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)的未確知屬性測(cè)度分析法

1.1 未確知屬性測(cè)度分析原理

未確知屬性測(cè)度分析方法是基于未確知數(shù)學(xué)理論[26]和屬性數(shù)學(xué)理論[27]，對(duì)樣本進(jìn)行聚類(lèi)分析的一種方法。其基本思想和評(píng)價(jià)流程包括以下幾個(gè)方面： 1)確定評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其分類(lèi)特征值；2)以評(píng)價(jià)指標(biāo)的分類(lèi)特征值作為各分類(lèi)的中心，構(gòu)建未確知屬性測(cè)度函數(shù)；3)通過(guò)未確知屬性測(cè)度函數(shù)進(jìn)行未確知屬性測(cè)度分析；4)應(yīng)用屬性數(shù)學(xué)理論中的置信度準(zhǔn)則，對(duì)樣本所屬的類(lèi)別進(jìn)行識(shí)別。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)為：設(shè)X為評(píng)價(jià)對(duì)象的集合，其中的評(píng)價(jià)對(duì)象xi(i=1，2，…，n)有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ij(j=1，2，…，m)。設(shè)xi的第j個(gè)指標(biāo)的特征值為tij，屬于第p個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)Ck(k=1，2，…，p)，由Ck組成分類(lèi)集合F。當(dāng)樣本集X=(x1，x2，…，xn)中各評(píng)價(jià)指標(biāo)的分類(lèi)等級(jí)及其特征值已知時(shí)，如第i個(gè)樣本xi的評(píng)價(jià)等級(jí)為Ck，即：xi∈Ck，以其第k個(gè)分類(lèi)等級(jí)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的特征值tij作為分類(lèi)樣本集的分類(lèi)中心，根據(jù)分類(lèi)中心建立未確知屬性測(cè)度函數(shù)μijk，據(jù)此計(jì)算單指標(biāo)的p個(gè)分類(lèi)等級(jí)Ck的未確知屬性測(cè)度函數(shù)值μjk，并確定p個(gè)分類(lèi)等級(jí)Ck的未確知屬性測(cè)度值μk。根據(jù)μk可確定新的評(píng)價(jià)樣本xi+1的所屬類(lèi)別。

1.2 城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)的未確知屬性測(cè)度分析法

以文獻(xiàn)[21]提供的城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)指標(biāo)及其分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建未確知屬性測(cè)度函數(shù)，并對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)和樣本的未確知屬性測(cè)度進(jìn)行分析，進(jìn)而建立城市綠地土壤肥力狀況評(píng)價(jià)和分級(jí)的未確知屬性測(cè)度分析法。

1.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)及特征值 目前，在土壤肥力評(píng)價(jià)中還沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，由于土壤養(yǎng)分是土壤肥力的重要組成部分和核心，因此土壤養(yǎng)分是土壤肥力評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)[28]。如土壤pH與土壤肥力狀況密切相關(guān)，是土壤重要的基本性質(zhì)之一[29]。土壤中的有機(jī)質(zhì)是土壤養(yǎng)分的主要來(lái)源，常作為土壤肥力評(píng)價(jià)的一項(xiàng)綜合性指標(biāo)[30]。土壤肥力涉及到多種元素的復(fù)雜變化，如氮、磷、鉀是植物生長(zhǎng)的必需元素[31]，其中速效磷和速效鉀表征土壤養(yǎng)分的可利用性[30]。堿解氮?jiǎng)t是表征土壤氮素供應(yīng)強(qiáng)度的指標(biāo)[32]。陽(yáng)離子交換量作為土壤保肥能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)，反映土壤永久電荷和可變電荷總量[32]。土壤容重是土壤緊實(shí)度的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)，表征土壤的疏松程度與通氣性和對(duì)地表水的蓄積能力[33]，與土壤有機(jī)質(zhì)密切相關(guān)[34]。土壤含鹽量影響土壤微生物量和土壤酶活性，最終影響土壤肥力[35]。

本研究基于對(duì)城市草坪土壤肥力綜合評(píng)價(jià)的研究成果[21]，選擇城市綠地土壤肥力的評(píng)價(jià)指標(biāo)有：土壤pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀、陽(yáng)離子交換量、容重和土壤含鹽量8個(gè)指標(biāo)。土壤肥力狀況擬分為3個(gè)級(jí)別：高、中和低。評(píng)價(jià)指標(biāo)及分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)[21]如表1所示。

根據(jù)未確知屬性測(cè)度分析法，X為評(píng)價(jià)對(duì)象即城市綠地土壤肥力狀況的集合，其中某個(gè)綠地樣本xi的評(píng)價(jià)指標(biāo)有8個(gè)，即m=8。土壤pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀、陽(yáng)離子交換量、容重和土壤含鹽量等8個(gè)指標(biāo)可分別設(shè)為：I1～I(xiàn)8。土壤肥力狀況分為3個(gè)級(jí)別，即p=3，高、中、低3個(gè)級(jí)別可分別設(shè)為：C1、C2、C3。表1中的數(shù)據(jù)為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的特征值。

1.2.2 構(gòu)建未確知屬性測(cè)度函數(shù) 以第j個(gè)指標(biāo)的第k個(gè)分類(lèi)等級(jí)的特征值tij作為分類(lèi)樣本集的分類(lèi)中心，根據(jù)分類(lèi)中心建立未確知屬性測(cè)度函數(shù)μijk。

以pH為例，評(píng)價(jià)指標(biāo)I1相對(duì)于評(píng)價(jià)等級(jí)C1、C2和C3的特征值分別為7.0、7.5和8.5。據(jù)此建立未確知屬性測(cè)度函數(shù)為：

同樣，可建立其余7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度函數(shù)，其中第6個(gè)指標(biāo)(陽(yáng)離子交換量)與第4個(gè)指標(biāo)(速效磷)的未確知屬性測(cè)度函數(shù)相同，這7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度函數(shù)分別為：

1.2.4 基于置信度準(zhǔn)則的樣本所屬類(lèi)別分析 屬性數(shù)學(xué)理論采用置信度準(zhǔn)則，對(duì)評(píng)價(jià)樣本的狀況級(jí)別進(jìn)行屬性識(shí)別。置信度準(zhǔn)則為：

2 城市綠地土壤評(píng)價(jià)實(shí)例

2.1 實(shí)例一

以文獻(xiàn)[21]提供的某城市綠地土壤肥力樣本作為本研究該方法的評(píng)價(jià)實(shí)例。該綠地土壤的pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀、陽(yáng)離子交換量、容重和土壤含鹽量8個(gè)指標(biāo)的實(shí)測(cè)結(jié)果分別為8.1、13.05、38.16、22.13、20.36、15.49、1.41和0.28。單指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度值和綜合未確知屬性測(cè)度值計(jì)算結(jié)果如表2所示。

2.2 實(shí)例二

以本研究對(duì)文獻(xiàn)[19]提供的土壤肥力樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用土壤pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀、容重、電導(dǎo)率7個(gè)參數(shù)，對(duì)土壤肥力進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)。為了與本研究的評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)，選擇其中的土壤pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效磷、速效鉀和容重6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，這6個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)I1、I2、I3、I4、I5和I7，其平均值分別為：7.84、9.13、35.44、13.81、71.45和1.48。單指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度值和綜合未確知屬性測(cè)度值計(jì)算結(jié)果如表3所示。根據(jù)綜合屬性測(cè)度值可確定該土壤肥力狀況處于C3級(jí)別，即“低”的水平。而文獻(xiàn)[19]的模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)結(jié)果為“較低”，兩者評(píng)價(jià)結(jié)果一致。

表2 某城市綠地土壤樣本未確知屬性測(cè)度分析Table 2 Unascertained measurement analysis of an urban green space soil samples

表3 某城市草坪土壤樣本未確知屬性測(cè)度分析Table 3 Unascertained measurement analysis of an urban turf soil samples

2.3 實(shí)例三

以該方法對(duì)文獻(xiàn)[36]提供的13個(gè)土壤肥力樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用9個(gè)參數(shù)、5個(gè)級(jí)別對(duì)土壤肥力狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)方法為全排列多邊形圖示指標(biāo)法。為了與本研究的評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)，選擇其中的土壤pH、有機(jī)質(zhì)、速效磷、速效鉀、陽(yáng)離子交換量和容重6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，這6個(gè)指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)I1、I2、I4、I5、I6和I7。文獻(xiàn)[36]的土壤肥力狀況“Ⅰ級(jí)”對(duì)應(yīng)于本研究的“低(C3)”、“Ⅱ-Ⅲ級(jí)”對(duì)應(yīng)于本研究的“中(C2)”、“Ⅵ-Ⅴ級(jí)”對(duì)應(yīng)于本研究的“高(C1)”。

13個(gè)土壤肥力樣本的單指標(biāo)未確知屬性測(cè)度值、綜合未確知屬性測(cè)度值計(jì)算結(jié)果，以及未確知屬性識(shí)別結(jié)果如表4所示。為了對(duì)比分析，表4還列出了文獻(xiàn)[36]的全排列多邊形圖示指標(biāo)法的評(píng)價(jià)結(jié)果，以及物元可拓法、改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的評(píng)價(jià)結(jié)果。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，該方法與上述3種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果有較好的一致性，其中，該方法評(píng)價(jià)結(jié)果與全排列多邊形圖示指標(biāo)法、物元可拓法以及改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性分別為84.62%、92.31%和100%；而文獻(xiàn)[36]的全排列多邊形圖示指標(biāo)法評(píng)價(jià)結(jié)果與物元可拓法、改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法一致性分別為76.92%和92.31%。

3 討論

3.1 置信度λ取值

置信度λ取值將直接影響到級(jí)別屬性Ck中的k的取值。如取λ≥0.5時(shí)，實(shí)例一可評(píng)價(jià)為“C2”級(jí)別，即該土壤樣本肥力狀況處于“中”的水平；實(shí)例三中的G2、G3、G7、G10、G11、G12等樣本的級(jí)別屬性則為“C1”，肥力狀況處于“高”的水平，與其它3種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果一致性降低。因此，置信度λ取值對(duì)分類(lèi)結(jié)果的合理性還值得更進(jìn)一步驗(yàn)證。

表4 某地區(qū)土壤樣本未確知屬性測(cè)度分析Table 4 Unascertained measurement analysis of a certain area soil samples

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)指標(biāo)基本上沿用農(nóng)業(yè)、林業(yè)土壤肥力評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，這些評(píng)價(jià)指標(biāo)難以全面反映城市土壤空間分割、人為影響因素多等因素的影響。此外，城市綠地土壤肥力狀況評(píng)價(jià)還應(yīng)考慮土壤壓實(shí)、容重和水分特征等物理性質(zhì)改變產(chǎn)生的影響[37]。有研究表明，土壤物理性質(zhì)影響土壤肥力的釋放[38]，壓實(shí)會(huì)導(dǎo)致土壤肥力的降低[39]，土壤容重的變化影響植物根系生長(zhǎng)[37]等。因此，本研究所選用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的可行性、合理性和科學(xué)性還有待進(jìn)一步深入研究。

3.3 分類(lèi)組數(shù)

該方法需要在確定的分類(lèi)組數(shù)以及與評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建未確知屬性測(cè)度函數(shù)，因此該方法的前提帶有一定的主觀性。到目前為止，學(xué)術(shù)界對(duì)土壤肥力等級(jí)的分類(lèi)組數(shù)仍沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，由于我國(guó)領(lǐng)土遼闊、自然條件多樣，劃分土壤肥力統(tǒng)一的評(píng)價(jià)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)較為困難。因此，在城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)中，土壤肥力狀況的類(lèi)別、相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)的特征值還有待深入研究。

4 結(jié)論

1)本研究基于未確知數(shù)學(xué)理論和屬性數(shù)學(xué)理論，建立了城市綠地土壤肥力綜合評(píng)價(jià)的未確知屬性測(cè)度分析法。該方法首先需要確定土壤肥力狀況的評(píng)價(jià)指標(biāo)和分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，然后構(gòu)建單指標(biāo)的未確知屬性測(cè)度函數(shù)，再進(jìn)行未確知屬性測(cè)度分析，根據(jù)樣本的綜合未確知屬性測(cè)度值，以屬性數(shù)學(xué)理論中的置信度準(zhǔn)則對(duì)評(píng)價(jià)樣本的級(jí)別屬性進(jìn)行識(shí)別。

2)單指標(biāo)未確知屬性測(cè)度函數(shù)的構(gòu)建以及未確知屬性測(cè)度分析等，過(guò)程簡(jiǎn)便快捷。通過(guò)未確知屬性測(cè)度函數(shù)，可以更精確地定量描述評(píng)價(jià)指標(biāo)特征值的級(jí)別屬性，能較好地對(duì)土壤肥力狀況進(jìn)行數(shù)量化的綜合評(píng)價(jià)。此外，該方法可不對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，避免了人為確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重而帶來(lái)的主觀性，使得不同算法的分類(lèi)結(jié)果具有可比性。

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(責(zé)任編輯 茍燕妮)

The unascertained attribute measurement analysis method for the evaluation of urban green space soil fertility

Wen Chang-ping, Bai Yin-yong, Su Wei, Sun Zheng, Chen Zong-hui

(School of Civil Engineering and Mechanics, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410018，China)

A synthetic evaluation method for soil fertility was investigated based on unascertained mathematical theory, attribute mathematical theory, and the unascertained attribute measurement analysis method (UAMA). A synthetic evaluation and classification of soil fertility in urban green spaces was postulated. Firstly, the evaluation indexes and their classification standards, and the grades for soil fertility status were determined for the evaluation of urban green space soil fertility. Secondly, the unascertained attribute measurement functions of each index were constructed to compute the unascertained attribute measurement value of the single index and the synthetic unascertained attribute measurement value. Finally, the evaluation of soil samples from urban green spaces was conducted using the confidence criteria to determine the status and classification of soil fertility. The UAMA method in this paper was tested based on the fuzzy comprehensive method for two soil fertility samples, and the entire-array-polygon indicator method, matter-element extension method, and improved artificial neural network method for 13 soil fertility samples. The consistency rates were 100%, 84.62%, 92.31%, and 100% between the UAMA method and fuzzy comprehensive method, entire-array-polygon indicator method, matter-element extension method, and improved artificial neural network method, respectively. Case studies indicated that the UAMA method used in this paper was feasible and reasonable, and it provided a new method for the evaluation of urban green space soil fertility.

urban green space; soil fertility; unascertained attribute measurement; comprehensive evaluation

Wen Chang-ping E-mail:wenchangping@163.com

2016-02-21接受日期：2016-06-14

湖南省重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(2013ZDXK006)；中南林業(yè)科技大學(xué)引進(jìn)高層次人才科研啟動(dòng)基金(104-0094)

文暢平(1965-)，男，湖南隆回人，教授，博士，主要從事土木工程教學(xué)和科研工作。E-mail:wenchangping@163.com

10.11829/j.issn.1001-0629.2016-0083

S158.3

A

1001-0629(2016)12-2425-09*

文暢平，白銀涌，蘇偉，孫政，陳宗輝.城市綠地土壤肥力評(píng)價(jià)的未確知屬性測(cè)度分析法.草業(yè)科學(xué),2016,33(12)：2425-2433.

Wen C P，Bai Y Y，Su W，Sun Z，Chen Z H.The unascertained attribute measurement analysis method for the evaluation of urban green space soil fertility.Pratacultural Science，2016,33(12)：2425-2433.