陳夢軍 肖盛楊 舒英格

摘要：為深入了解國內在土壤質量評價系統(tǒng)研究的現狀，本文基于中國知網（CNKI，http：//w ww.cnki.net）數據庫，對有關土壤質量評價的文獻進行檢索與分析。結果表明：土壤質量評價指標大致分為物理、化學和生物學三大類，物理指標主要是土壤容重、機械組成、含水量、孔隙度、質地和土層厚度;化學指標主要是土壤有機質（SOM）、pH、大量元素的全量和有效量;生物指標主要是蔗糖酶、磷酸酶、脲酶、過氧化氫酶、微生物生物量碳、微生物生物量氮。國內研究者通用的土壤質量評價方法是采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）對最小數據集（Minimum Data Set，MDS）進行優(yōu)化，主因子分析（Principal factor analysis，PFA）或層次分析（Analytic Hierarchy Process，AHP）確定各評價指標的權重，最后采用土壤相對質量指數法進行土壤質量綜合評價。未來土壤質量評價系統(tǒng)發(fā)展趨勢是采用主導性、敏感性、穩(wěn)定性和獨立性的分析手段對MDS的進行優(yōu)化，客觀合理的主客觀綜合賦值法確定各評價指標的權重，采用更全面客觀真實反映土壤實際質量的分析方法評價土壤質量。

關鍵詞：CNKI;土壤質量;評價指標;評價方法;文獻分析

Analysis on Soil Quality Evaluation Studies Based on CNKI Database

CHEN Meng?jun，XIAO Sheng?yang，SHU Ying?ge*

（College of Agriculture， Guizhou University， Guiyang， Guizhou 550025， China）

Abstract： In order to understand the research status of soil quality evaluation system in China， this paper analyzes the literatures about soil quality evaluationbased on information retrieved from China Knowledge Network （CNKI， http：//www.cnki.net） database. The results show that the evaluation indicators of soil quality can be generally divided into three categories： physical， chemical and biological.The physical indicators are mainly soil bulk density， mechanical composition， water content， porosity， texture and soil thickness.The chemical indicators are mainly soil organic matter （SOM）， pH， total and effective amount of a large number of elements.The biological indicators are mainly sucrase， phosphatase， urease， catalase， microbial biomass carbon， microbial biomass nitrogen. The soil quality evaluation system generally employed by domestic researchers is to use Principal Component Analysis （PCA） to optimize Minimum Data Set （MDS）， and Principal factor analysis （PFA）or Analytic Hierarchy Process （AHP） to determine the weight of each evaluation index.Finally， the soil quality index method is used to comprehensively evaluate soil quality. The development trend of the future soil quality evaluation system is （i） to optimize the MDS by using dominant， sensitive， stable， and independent analysis methods， （ii） to objectively and reasonably determine the weight of each evaluation index by subjective and objective comprehensive valuation method and （iii） to evaluate soil quality by an analytical method that is more comprehensively and objectively reflectingthe actual soil quality.

Key words：CNKI; soil quality; evaluation indicator; evaluation method; literature analysis

土壤質量是圍繞土壤功能進行定義，是土壤許多物理、化學和生物學性質，以及形成這些性質的一些重要過程的綜合體[1-3]。土壤質量不能夠直接測定，需要通過土壤質量指標進行評價[4-5]，但由于土壤地帶性差異和時空變異性大[6-7]，類型多樣，使土壤質量評價指標選擇具有一定的差異性和復雜性[5，8]。隨著統(tǒng)計學發(fā)展和評價模型不斷推出，如主成分分析法[5，9-10]、層次分析法[11-12]、典范對應分析[13-14]、模糊數學[15]、灰色系統(tǒng)模型[16-17]、物元分析模型[18-19]、TOPSIS模型[3，20]等在土壤質量評價中運用，對于同一評價對象采用不同評價方法將會得到不同結果[21]，使土壤質量評價更為復雜[22]。國內外己在土壤質量評價指標體系建立和評價方法優(yōu)化方面開展了大量的研究工作[23-24]，但到目前為止，始終沒有形成一個合適的體系和標準，也尚未建立一個綜合的土壤質量評價體系[1，25]。本文基于中國知網（CNKI，http：//ww w.cnki.net）數據庫，對有關土壤質量評價的文獻進行檢索與分析，旨在確定一套國內研究者通用的土壤質量評價系統(tǒng)，為土壤質量評價研究更加客觀精準提供科學依據。

1材料與方法

CNKI是目前國內提供引文回溯數據最深的數據庫，所收錄文獻覆蓋全國最重要和最有影響力的研究成果，已成為國內公認進行科學統(tǒng)計與科學評價的主要檢索工具。本文基于CNKI數據庫，采用高級檢索方式，以“土壤質量評價”為篇名進行檢索，檢索時間跨度為1996年1月1日至2017年9月30日，共檢索文獻228篇并全部下載。利用Excel 2010進行文獻統(tǒng)計分析。統(tǒng)計指標主要包括文獻類型、土壤質量評價指標、指標篩選方法、權重的確定方法以及評價方法。在228篇文獻中，有58篇與土壤質量評價無關，其中包括期刊52篇、碩士論文5篇和博士論文1篇;綜述型文獻有34篇;研究型文獻有136篇，其中包括期刊116篇、碩士論文16篇和博士論文4篇。本文基于136篇研究型文獻進行統(tǒng)計分析。

2結果與分析

2.1土壤質量評價指標體系

2.1.1理化指標

經文獻調查發(fā)現，土壤質量評價采用的物理指標有土壤容重、機械組成（石礫、砂粒、粉粒、粘粒）、含水量（毛管水含量、飽和含水量、田間持水量、最大持水量）、孔隙度（總孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、通氣孔隙度）、土層厚度、質地（砂土、黏土、壤土）、團聚體（水穩(wěn)性團聚體、微團聚體、團聚體總量、團聚體平均重量直徑）、土壤密度、土壤結構和其他（比表面積、障礙層、抗沖性、侵蝕模數、徑流模數和入滲系數）。

在136篇文獻中有45篇未采用物理指標進行土壤質量評價。鑒于土壤容重易于測定，能綜合反映土壤質量狀況[26-27]，選用率為49.5%，是使用頻率最高的物理指標（表1）。土壤機械組成是土壤結構、孔隙度和容重等指標的綜合表現[28-29]，選用率為36.3%，其使用頻率僅次于土壤容重。土壤水分的動態(tài)特性能敏感反映土壤質量的動態(tài)變化[30]，雖然土壤水分的時空變化較大，不能長期穩(wěn)定的反映土壤質量狀況，但它是干旱區(qū)土壤生產力的重要指標[5]，選用率為34.1%，是使用頻率位居第三的物理指標。土壤孔隙度不需要測定，是土壤容重和土壤密度通過轉化函數求出，其選用率為19.8%。土層厚度能間接的表征土壤演化的過程和土壤生產力的大小[31]，是非常實用、直觀和易測的物理指標，選用率為17.6%。土壤質地表征土壤的內在肥力狀況，選用率為15.4%。土壤團聚體、土壤密度和土壤結構間接反映土壤容重、機械組成、孔隙度和含水量，故其使用頻率較低。土壤比表面積、障礙層、抗沖性、侵蝕模數、徑流模數和入滲系數指標也不易獲得，經濟效益和可操作性差，但在水土流失嚴重的區(qū)域是必須考慮的土壤質量評價指標[32]。

綜上可知，從這些物理指標在文獻中應用普及性、綜合性、經濟實用性等方面考慮，目前土壤質量評價物理指標主要是土壤容重、機械組成、含水量、孔隙度、質地和土層厚度。

2.1.2化學指標

土壤質量評價采用的化學指標有土壤有機質（SOM）、pH、大量元素（全氮、全磷、全鉀、堿解氮、速效磷、速效鉀）、陽離子交換量（CEC）、電導率（EC）、土壤含鹽量（全鹽、鹽基飽和度、交換性鹽基）、交換性鈣、微量元素（有效鐵、有效錳、有效銅、有效鋅）。

11篇文獻未采用化學指標進行土壤質量評價。SOM是土壤養(yǎng)分的主要給源和倉庫，選用率為94.4%，是使用頻率最高的化學指標（表2）。pH影響著絕大部分土壤養(yǎng)分有效性和土壤生物活性[33]，選用率為68.0%。土壤氮、磷、鉀的全量及其有效性與土壤肥力密切相關，全氮、全磷和全鉀是土壤速效養(yǎng)分的儲備指標，表征土壤氮、磷和鉀速效養(yǎng)分持續(xù)供應的潛在能力[34-35]，探討土壤肥力狀況是土壤質量評價的核心內容之一，無疑養(yǎng)分元素是土壤質量評價中重要的指標。CEC是保肥、供肥性和緩沖能力的重要指標，選用率為24.0%。EC能反映土壤鹽分狀況，是表征土壤酸化、次生鹽漬化等土壤質量退化狀況，EC較易于獲得，常常取代土壤含鹽量、鹽基飽和度和交換性鹽基運用于土壤質量評價中[10，28]。鑒于土壤中微量必需營養(yǎng)元素在土壤中的有效含量較低，且較難測定，需要昂貴的精密分析儀器，國內選擇大量元素作為評價指標而較少考慮[36]，隨著科學界對土壤質量的要求不斷提高，中微量營養(yǎng)元素已被運用于土壤質量評價中[37-38]。

綜上可知，目前土壤質量評價化學指標主要是SOM、pH、大量元素的全量（全氮、全磷、全鉀）和有效量（堿解氮、速效磷、速效鉀）。

2.1.3生物學指標

土壤質量評價采用的生物學指標有細菌、真菌、放線菌、固氮菌、蔗糖酶、磷酸酶、脲酶、過氧化氫酶、其他酶（多酚氧化酶、脫氫酶、蛋白酶、淀粉酶）、微生物生物量碳、微生物生物量氮、微生物生物量磷、呼吸強度、C/N、微生物熵、代謝熵。

87篇文獻未采用生物學指標進行土壤質量評價。土壤蔗糖酶在土壤碳循環(huán)有重要作用，可以反映土壤熟化水平[39]，選用率為53.1%，是使用頻率最高的生物指標（表3）。土壤磷酸酶和脲酶分別參與土壤磷、氮素轉化，其活性表征土壤磷、氮營養(yǎng)元素含量的高低[40]，選用率都是44.9%和40.8%。土壤過氧化氫酶促進過氧化氫反應分解，從而提高土壤微生物活性[41]，其選用率為30.6%。微生物生物量碳、微生物生物量氮、微生物生物量磷含量雖低，但在土壤碳、氮、磷營養(yǎng)元素循環(huán)上起到重要作用，是反映土壤質量發(fā)展和退化的重要指標[42]，選用率分別為30.6%、30.6%、12.2%。鑒于土壤細菌、真菌和放線菌等土壤微生物的樣品采集、保存和測定受許多人為因素干擾大，其選用率較低。其他生物指標可以表征或換算土壤呼吸強度、C/N、微生物熵、微生物代謝熵等土壤生物指標，故在土壤質量評價中選用率較低。

綜上可知，目前土壤質量評價生物學指標主要是蔗糖酶、磷酸酶、脲酶、過氧化氫酶、微生物生物量碳、微生物生物量氮。

2.2評價指標篩選方法

鑒于土壤質量評價可選擇指標太多，雖然指標選擇越全面越能真實的反映土壤的實際質量，但考慮到在實際研究中的簡單易行、經濟適用性和可操作性等問題，最小數據集（Minimum Data Set，MDS）代表土壤質量評價最小最敏感指標集合，在土壤質量評價中得到了廣泛的應用[25，37]。但MDS因評價區(qū)域、評價者和評價目的不同而有所增減，MDS優(yōu)化方法有很多種。經文獻調查發(fā)現，土壤質量評價指標篩選方法有主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、相關分析（Related Analysis，RA）、典范對應分析（Canonical Correspondence Analysis，CCA）、逐步回歸分析、專家經驗法。

102篇文獻未對評價指標的進行篩選。PCA能減少指標冗余，選用率高達67.6%，是使用頻率最高的指標篩選方法（表4），但其只考慮評價指標在主成分上的荷載大小進行土壤質量評價指標，會引起剔除指標所包含的土壤質量信息丟失[43]?；赑CA并結合函數值（Norm值）、RA或逐步回歸分析的篩選方法既最大限度地減少指標冗余，又能盡可避免評價指標所包含的土壤質量信息被忽略，用較少的指標表達大部分信息量[44]，是目前逐步被采用的指標篩選方法。CCA普遍應用于篩選對植物群落樹種組成與分布影響的土壤肥力指標[13-14]，在森林土壤質量評價中采用較為廣泛。專家經驗法主觀隨意性大，會引起評價結果存在差異性，選用率較低。

2.3評價指標權重的確定方法

權重是指各評價指標在整體評價中所占的比重，用來衡量各評價指標的相對重要性。土壤質量評價指標的權重確定方法包括主觀賦值法、客觀賦值法、主客觀綜合賦值法[43，45]。經文獻調查發(fā)現，主觀賦值法有層次分析（Analytic Hierarchy Process，AHP）、專家打分法;客觀賦值法有主因子分析（Principal factor analysis，PFA）、RA、灰色關聯分析。

58篇文獻未采用權重進行評價。PFA確定權重能客觀反映各項指標對土壤質量總體變異的貢獻率，選用率為59.0%，是客觀賦值法中使用頻率最高的方法（表5）。RA是以某指標與其他指標之間相關系數的平均值占所有指標相關系數平均值總和的比來表示權重[5，38]，選用率為15.4%，是使用頻率僅次于PFA的客觀賦值法。AHP法將復雜土壤質量問題的各評價指標層次化，將定性、定量信息結合起來確定出每一層次相對重要性的權重值，并進行一致性檢驗，符合客觀實際[11-12]，選用率為26.9%，是主觀賦值法中使用頻率最高的方法。專家打分法能合理的對權重進行排序，但主觀隨意性大，選用率較低。采用灰色關聯分析時，當評價對象的指標具有可測性，則該法的準確性較大[46]，但是當土壤質量指標值過于離散時，會丟失部分信息[16-17]，選用率最低。主客觀綜合賦值法為了克服主觀賦值法具有主觀隨意性和客觀賦值法依賴于樣本數可能與實際相悖的缺點，而綜合主觀賦值法在權重排序上具有較高合理性和客觀賦值法在實際評價中具有較強客觀性的優(yōu)點，無疑主客觀綜合賦值法更具準確性、合理性、科學性和實用性。但是這些組合權重在眾多主觀和客觀權重確定方法沒有統(tǒng)一的搭配方式，不同的搭配方式會得到不一樣的結果。

綜上可知，目前土壤質量評價權重的確定方法中的主觀賦值法主要是AHP，客觀賦值法主要是PFA。主客觀綜合賦值法是未來土壤質量評價權重的確定方法的發(fā)展趨勢。

2.4土壤質量評價方法

經文獻調查發(fā)現，土壤質量評價方法有土壤相對質量指數法（加權綜合指數法、加權指數和法）、內梅羅綜合指數法、灰色關聯分析法、聚類分析法、物元分析法、TOPSIS法。

在136篇文獻中有14篇采用環(huán)境質量評價方法和6篇采用指標含量的高低比較進行評價。土壤相對質量指數分為加權指數和法和加權綜合指數法，加權綜合指數法充分考慮了評價指標值、權重、評價指標間交互作用和最小限制率對土壤質量評價的共同影響[15，47]，其缺點在于采用乘法組合使評價結果大者更大，小者更小的倍增效應，會造成與客觀實際不符，有學者研究表明加權指數和法計算MDS的代表性比加權綜合指數法高[5，37]。從文獻分析上看，加權指數和法的選用率為65.5%，是使用頻率最高的評價方法，加權綜合指數法選用率為24.1%，是使用頻率僅此于加權指數和法的評價方法，兩者共占89.6%（表6）?；疑P聯分析只需要對原始數據進行標準化，克服了確定標準值的過程中產生的主觀影響，但是在標準化過程中，當土壤質量指標值過于離散時，會丟失部分信息[46]。聚類分析是多元分析中研究物以類聚的一種方法，聚類圖譜可直觀地表達聚類結果，但該法不能定量描述土壤質量狀況，選用率較低。物元分析以可拓集合論為數學基礎，能解決各評價指標存在不相容性和可變性問題[18-19]，該法計算過程相對復雜，選用率較低。TOPSIS法采用倒數法對評價指標進行標準化，避免了采用極值進行標準化所引起的弊端，且不需要權重，可以排除主客觀權重進行土壤質量評價帶來的誤差，能夠客觀評價土壤質量[3，20]，逐步被運用于土壤質量評價中。綜上可知，土壤相對質量指數法在土壤質量評價研究中依然占據主導地位。

3結論

目前國內研究者進行土壤質量評價的指標大致分為物理、化學和生物學三大類，物理指標主要是土壤容重、機械組成、含水量、孔隙度、質地和土層厚度;化學指標是主要是SOM、pH、大量元素的全量（全氮、全磷、全鉀）和有效量（堿解氮、速效磷、速效鉀）;生物指標主要是蔗糖酶、磷酸酶、脲酶、過氧化氫酶、微生物生物量碳、微生物生物量氮。國內研究者通用的土壤質量評價系統(tǒng)是采用PCA并結合Norm值、RA或逐步回歸分析對MDS的進行優(yōu)化，PFA或AHP確定各評價指標的權重，最后采用土壤相對質量指數法進行土壤質量綜合評價。

4展望

當前國內在土壤質量評價中的土壤養(yǎng)分研究經常采用常規(guī)養(yǎng)分指標，中微量養(yǎng)分和生物學指標研究較少，應該在這方面進行加強。土壤資源的管理和持續(xù)利用涉及到生態(tài)指標、經濟指標和社會指標的綜合評價，而土壤質量評價局限于土壤內部的物理、化學和生物學指標這一小部分的生態(tài)指標，結合生態(tài)、經濟和社會的綜合性則更能有效地預警和監(jiān)測未來土壤變化的趨勢。土壤質量評價指標的權重確定方法上局限于簡單的主觀賦值法和客觀賦值法，應該嘗試采用能避免簡單的主客觀賦值法缺點的主客觀綜合賦值法。目前土壤質量評價方法較多評價結論的非一致性，受指標選擇方法、權重確定方法和綜合評價方法居多的影響，且各種評價方法都有一定的局限性和不足之處，對同一評價對象采用不同方法進行評價其結論可能存在較大差異，所以要基于組合評價研究，對同一評價評價采用若干方法進行比較，最終確定最優(yōu)組合，解決多方法評價結論的非一致性問題。鑒于當前國內外土壤質量的最新研究進展，我國今后一段時間內的土壤質量研究工作應主要集中在評價指標的篩選和評價方法的優(yōu)化組合、土壤質量演變的過程機理、土壤質量保持與提高關鍵技術和動態(tài)監(jiān)測與預測預警方面研究。

參考文獻：

[1]Doran J W，Coleman D C，Bezdicek D F，et al.??Defining soil quality for a sustainable environment[J].American Soil Agronomy，1994，159（1）： 3-21.

[2]Doran J W.Defining and assessing soilquality[J].Sssa Special Publication，1994：1-21.

[3]劉暢，邢兆凱，劉紅民，等.遼西低山丘陵區(qū)不同農林復合模式土壤質量評價[J].土壤通報，2014，45（5）：1049-1053.

[4]劉占鋒，傅伯杰，劉國華，等.土壤質量與土壤質量指標及其評價[J].生態(tài)學報，2006，26（3）：901-913.

[5]貢璐，張雪妮，冉啟洋.基于最小數據集的塔里木河上游綠洲土壤質量評價[J].土壤學報，2015，52（3）：682-689.

[6]鄭昭佩，劉作新.土壤質量及其評價[J].應用生態(tài)學報，2003，14（1）：131-134.

[7]秦元偉，趙庚星，董超，等.鄉(xiāng)鎮(zhèn)級耕地質量綜合評價及其時空演變分析[J].自然資源學報，2010，25（3）：454-464.

[8]王雪梅，柴仲平，毛東雷，等.不同土地利用方式下渭—庫綠洲土壤質量評價[J].水土保持通報，2015，35（4）：319-323.

[9]李婕羚，李朝嬋，胡繼偉，等.典型喀斯特山區(qū)無籽刺梨基地土壤質量評價[J].水土保持研究，2017，24（1）：54-60.

[10]趙娜，孟平，張勁松，等.華北低丘山地不同退耕年限刺槐人工林土壤質量評價[J].應用生態(tài)學報，2014，25（2）：351-358.

[11]章海波，駱永明，趙其國，等.香港土壤研究Ⅵ.基于改進層次分析法的土壤肥力質量綜合評價[J].土壤學報，2006，43（4）：577-583.

[12]趙振亞，姬寶霖，宋小園，等.基于層次分析和模糊數學法的公烏素土壤質量評價[J].干旱區(qū)研究，2014，31（6）：1010-1016.

[13]歐芷陽，申文輝，龐世龍，等.平果喀斯特山地不同植物群落的土壤質量評價[J].生態(tài)學雜志，2015，34（10）：2771-2777.

[14]李靜鵬，徐明鋒，蘇志堯，等.不同植被恢復類型的土壤肥力質量評價[J].生態(tài)學報，2014，34（9）：2297-2307.

[15]王建國，楊林章，單艷紅.模糊數學在土壤質量評價中的應用研究[J].土壤學報，2001，（2）：176-183.

[16]張磊，蘇芳莉，郭成久，等.灰色關聯分析在不同生態(tài)修復模式土壤質量評價中的應用[J].沈陽農業(yè)大學學報，2009，40（6）：703-707.

[17]唐菲菲，鄧艷林，鄭茂，等.基于灰色關聯分析的湘西北石漠化區(qū)土壤質量評價[J].中南林業(yè)科技大學學報，2016，36（9）：36-43.

[18]陳洪.重慶市主城區(qū)城市綠地土壤質量評價研究[D].重慶：西南大學，2013：9-12.

[19]蔣麗婷.河北省唐山市豐潤區(qū)土壤中重金屬分布及土壤質量評價[D].北京：中國地質大學，2006：72-82.

[20]趙旭煒，賈樹海，李明，等.對矸石山不同植被恢復模式的土壤質量評價[J].東北林業(yè)大學學報，2014（11）：98-102.

[21]宋蘇蘇，黃林，陳勇.基于粗糙集的土壤肥力組合評價研究[J].農機化研究，2011，33（12）：10-13.

[22]徐建明，張甘霖，謝正苗，等.土壤質量指標與評價[M].北京：科學出版社，2010：170-200.

[23]劉世梁，傅伯杰，劉國華，等.我國土壤質量及其評價研究的進展[J].土壤通報，2006，1（1）：137-143.

[24]汪媛媛，楊忠芳，余濤.土壤質量評價研究進展[J].安徽農業(yè)科學，2011，39（36）：22617-22622.

[25]Garrigues E，Corson M S，Angers D A，et al.??Soil quality in Life Cycle Assessment： Towards development of an indicator[J].Ecological Indicators，2012，18（4）：434-442.

[26]Rezaei S A，Gilkes R J，Andrews S S，et al.??Soil quality assessment in semiarid rangeland in Iran[J].Soil Use & Management，2010，21（4）：402-409.

[27]劉鴻雁，黃建國.縉云山森林群落次生演替中土壤理化性質的動態(tài)變化[J].應用生態(tài)學報，2005，16（11）：2041-2046.

[28]李開麗，檀滿枝，密術曉，等.基于土壤剖面質地構型的土壤質量評價——以河南省封丘縣為例[J].土壤，2016，48（6）：1253-1260.

[29]黃鈺輝，張衛(wèi)強，甘先華，等.南亞熱帶杉木林改造不同樹種配置模式的土壤質量評價[J].中國水土保持科學，2017，15（3）：123-130.

[30]Schoenholtz S H，Miegroet H V，Burger J A.A review of chemical and physical properties as indicators of forest soil quality： challenges and opportunities[J].Forest Ecology & Management，2000，138（1-3）：335-356.

[31]Zalidis G，Stamatiadis S，Takavakoglou V，et al.??Impacts of agricultural practices on soil and water quality in the Mediterranean region and proposed assessment methodology[J].Agriculture Ecosystems & Environment，2002，88（2）：137-146.

[32]許明祥，劉國彬，趙允格.黃土丘陵區(qū)侵蝕土壤質量評價[J].植物營養(yǎng)與肥料學報，2005，11（3）：285.

[33]Sparling G P，Schipper L A.Soil quality monitoring in New Zealand： trends and issues arising from a broadscale survey[J].Agriculture Ecosystems & Environment，2005，104（3）：545-552.

[34]林德喜，樊后保，蘇兵強，等.馬尾松林下套種闊葉樹土壤理化性質的研究[J].土壤學報，2004，41（4）：655-659.

[35]丁紹蘭，楊寧貴，趙串串，等.青海省東部黃土丘陵區(qū)主要林型土壤理化性質[J].水土保持通報，2010，30（6）：1-6.

[36]孫宇，高明，王丹，等.基于GIS和改進灰色關聯模型的巖溶區(qū)土壤肥力評價——以重慶市豐都縣巖溶區(qū)為例[J].中國巖溶，2014，33（3）：347-355.

[37]鄧紹歡，曾令濤，關強，等.基于最小數據集的南方地區(qū)冷浸田土壤質量評價[J].土壤學報，2016，53（5）：1326-1333.

[38]劉偉瑋，劉某承，李文華，等.遼東山區(qū)林參復合經營土壤質量評價[J].生態(tài)學報，2017，37（8）：2631-2641.

[39]劉善江，夏雪，陳桂梅，等.土壤酶的研究進展[J].中國農學通報，2011，27（21）：1-7.

[40]王理德，王方琳，郭春秀，等.土壤酶學硏究進展[J].土壤，2016，48（1）：12-21.

[41]薛立，賴日石，陳紅躍，等.不同坡位造林地酶活性與土壤養(yǎng)分的關系[J].土壤通報，2002，（4）：278-280.

[42]魏媛.退化喀斯特植被恢復過程中土壤生物學特性研究[D].南京：南京林業(yè)大學，2008：8-18.

[43]黃婷，岳西杰，葛璽祖，等.基于主成分分析的黃土溝壑區(qū)土壤肥力質量評價——以長武縣耕地土壤為例[J].干旱地區(qū)農業(yè)研究，2010，28（3）：141-147.

[44]李桂林，陳杰，檀滿枝，等.基于土地利用變化建立土壤質量評價最小數據集[J].土壤學報，2008，45（1）：16-25.

[45]李遠遠.基于粗糙集的指標體系構建及綜合評價方法研究[D].武漢：武漢理工大學，2009：77-88.

[46]鮑學英，李海連，王起才.基于灰色關聯分析和主成分分析組合權重的確定方法研究[J].數學的實踐與認識，2016，46（9）：129-134.

[47]李彬彬.黃土高原區(qū)域尺度農田土壤質量評價[D].西安：西北農林科技大學，2017：39-41.