基于云模型的皖南植煙土壤養(yǎng)分適宜性評(píng)價(jià)

郭東鋒，張福建*，張繼光，彭振興，吳克松，舒俊生，汪季濤，王浩軍

1. 安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，合肥市高新區(qū)天達(dá)路9 號(hào) 230088 2. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院煙草研究所，山東省青島市嶗山區(qū)科苑經(jīng)四路11 號(hào) 266101 3. 安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司原料部，合肥市高新區(qū)黃山路606 號(hào) 230088

土壤養(yǎng)分是烤煙生長(zhǎng)發(fā)育所需礦質(zhì)元素的主要來源，適宜、協(xié)調(diào)的土壤養(yǎng)分是優(yōu)質(zhì)烤煙生產(chǎn)的基礎(chǔ)［1］。植煙土壤養(yǎng)分適宜性評(píng)價(jià)是通過對(duì)某植煙區(qū)域內(nèi)土壤養(yǎng)分因素的綜合評(píng)價(jià)來確定其對(duì)烤煙種植的適宜程度［2-3］。植煙土壤養(yǎng)分適宜性評(píng)價(jià)對(duì)于指導(dǎo)煙草施肥、穩(wěn)定煙葉品質(zhì)以及促進(jìn)植煙土壤煙養(yǎng)分的可持續(xù)利用具有重要意義。姜龍群等［4］采用因子分析法確定指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建綜合指數(shù)評(píng)價(jià)了房山平原區(qū)土壤養(yǎng)分；韓磊等［5］采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型綜合評(píng)價(jià)了土壤養(yǎng)分，得出BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬輸出與期望輸出一致，且評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊評(píng)價(jià)和主成分分析結(jié)果一致；武偉等［6］采用模糊數(shù)學(xué)對(duì)土壤養(yǎng)分進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)模糊評(píng)價(jià)在因子的定量化方面具有優(yōu)勢(shì)，既可表征單項(xiàng)指標(biāo)的相對(duì)級(jí)別，也可表征單項(xiàng)指標(biāo)的絕對(duì)等級(jí)；但以上評(píng)價(jià)方法對(duì)土壤養(yǎng)分的研究難以兼顧模糊性和隨機(jī)性。因此本試驗(yàn)中將不確定性人工智能云模型引入到植煙土壤養(yǎng)分評(píng)價(jià)中。云模型是一種定性知識(shí)描述與定性概念及定量數(shù)值之間的轉(zhuǎn)換模型，由中國(guó)工程院院士李德毅提出［7］。目前已在農(nóng)業(yè)氣候資源評(píng)價(jià)［8］、土地生態(tài)評(píng)價(jià)［9］、地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估［10］、水庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)防范［11］、人工智能［12］等方面得到應(yīng)用，但在煙草上研究報(bào)道較少，尤其在植煙土壤養(yǎng)分評(píng)價(jià)方面尚鮮見報(bào)道。為此，以皖南植煙區(qū)土壤為研究對(duì)象，利用云模型的隨機(jī)性和模糊性，通過云模型對(duì)植煙土壤養(yǎng)分進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，旨在為植煙土壤養(yǎng)分的適宜性評(píng)價(jià)提供新方法。

圖1 土壤取樣點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of soil sampling locations

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)點(diǎn)概況

試驗(yàn)設(shè)置于安徽省宣城市宣州區(qū)黃渡鄉(xiāng)“黃山”焦甜香皖南科技示范園內(nèi)，園區(qū)地理位置北緯30°47′，東經(jīng)118°50′。以平地和低矮丘陵山地為主，海拔高度55 m，屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候。年均溫度14～17 ℃，年均總?cè)照諘r(shí)數(shù)1 900～2 200 h，年均總降水量1 200～1 500 mm。供試烤煙品種為云煙97，前茬作物為水稻，種植制度為烤煙-晚稻-冬閑制，施肥N∶P2O5∶K2O 比例為1∶1.5∶3，施純氮7.0 kg/667 m2。

1.2 土壤取樣及測(cè)定

以示范園區(qū)域內(nèi)植煙區(qū)為取樣范圍，面積350 hm2。為了充分體現(xiàn)土壤樣品的代表性，按土壤類型、分布區(qū)域、面積大小等信息分層抽樣，保障每個(gè)樣品在該區(qū)域的代表性。同時(shí)采用S 形隨機(jī)取樣，以2～3 hm2連片為1 個(gè)樣方，在深度0～20 cm 土層中取10 個(gè)樣點(diǎn)樣品混合成1 個(gè)土樣（1 kg），共取土樣102 份，見圖1。采樣時(shí)間為2018 年12 月下旬煙田冬耕曬垡后，所取土壤樣品自然風(fēng)干、過篩（0.18～0.25 mm 孔徑）后備用。按照文獻(xiàn)［13］的方法測(cè)定土壤養(yǎng)分含量（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）。

1.3 評(píng)價(jià)方法

選取對(duì)烤煙生長(zhǎng)影響較大的土壤養(yǎng)分指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，采用主成分分析法確定權(quán)重，建立基于主成分分析和云模型相結(jié)合的土壤養(yǎng)分綜合評(píng)價(jià)模型［14］。

1.3.1 云模型原理及方法

云模型是解決不確定性中的隨機(jī)性和模糊性的數(shù)學(xué)理論［15-18］。其定義為：設(shè)Ω是1 個(gè)精確數(shù)值表示的定量論域，C是Ω上的定性概念，對(duì)于任意1 個(gè)論域中的元素x都存在1 個(gè)有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)μ（x）∈［0，1］，稱為x對(duì)C的隸屬度，則x在論域Ω上的分布稱為云模型，簡(jiǎn)稱云（Cloud），每個(gè)［x，μ（x）］稱為1個(gè)云滴，并由云模型的數(shù)字特征確定，即：

式中：期望值（Ex）標(biāo)定了云對(duì)象在論域中的位置；熵（En）是概念模糊度的度量，即裕度；超熵（He）是En的不確定性度量，反映了隸屬度的不確定性［15-18］。其中：En=Norm（En，He2），即以En為期望、He2為方差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)。

云模型的實(shí)現(xiàn)方法參考文獻(xiàn)［7，14-18］，在R3.6 軟件中實(shí)現(xiàn)云模型運(yùn)算，示例見圖2。

1.3.2 數(shù)據(jù)處理

在Excel 2016 中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用拉達(dá)準(zhǔn)則對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，如存在缺失值則采用KNN（K Nearest Neighbors，K 最近鄰）算法填補(bǔ)，用R3.6軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和制圖。

圖2 正態(tài)云模型示例Fig.2 Example of a normal distributed cloud model

2 結(jié)果與討論

2.1 植煙土壤養(yǎng)分適宜區(qū)間確定

選取土壤養(yǎng)分指標(biāo)有機(jī)質(zhì)、堿解氮、有效磷、速效鉀、全氮、全磷、全鉀作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)定評(píng)價(jià)因子集為A=｛a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7｝（ai分別代表土壤養(yǎng)分有機(jī)質(zhì)、堿解氮、有效磷、速效鉀、全氮、全磷、全鉀），基于植煙土壤養(yǎng)分研究的相關(guān)文獻(xiàn)［1-4］和全國(guó)第二次土壤普查土壤養(yǎng)分分級(jí)［19］來劃分土壤養(yǎng)分指標(biāo)的適宜區(qū)間，見表1。

表1 植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)的適宜區(qū)間劃分Tab.1 Suitable ranges of nutrients in tobacco-growing soils

表2 植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)適宜性評(píng)價(jià)云模型參數(shù)Tab.2 Cloud model parameters for evaluation on suitability of nutrient indexes of tobacco-growing soils

2.2 植煙土壤養(yǎng)分適宜度云模型構(gòu)建

按照逆向云模型算法，得到每個(gè)指標(biāo)的云模型數(shù)字特征值，見表2。再利用正向云模型得到每個(gè)指標(biāo)的云圖，云模型評(píng)價(jià)結(jié)果見圖3。

由于土壤養(yǎng)分指標(biāo)對(duì)烤煙生長(zhǎng)的貢獻(xiàn)值不同，即各指標(biāo)在土壤養(yǎng)分綜合評(píng)價(jià)中所占權(quán)重不同［1，14］，本試驗(yàn)中采用主成分分析法來確定權(quán)重［14］，并計(jì)算各個(gè)公因子方差對(duì)公因子方差總和的貢獻(xiàn)率作為單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，最終確定權(quán)重因子集W｛w1，w2，w3，w4，w5，w6，w7｝=｛0.15，0.14，0.14，0.13，0.15，0.14，0.15｝（wi代表土壤養(yǎng)分指標(biāo)有機(jī)質(zhì)、堿解氮、有效磷、速效鉀、全氮、全磷、全鉀），其值表示該項(xiàng)指標(biāo)對(duì)土壤肥力的貢獻(xiàn)率。

將單項(xiàng)指標(biāo)云模型特征值和權(quán)重值運(yùn)用虛擬云理論［7-8］中綜合云算法計(jì)算得到土壤養(yǎng)分綜合云模型及其數(shù)字特征值：

圖3 植煙土壤養(yǎng)分適宜性云模型評(píng)價(jià)Fig.3 Suitability evaluation on nutrients in tobacco-growing soils based on cloud model

式中：Ex1、En1、He1、w1、……、Exn、Enn、Hen、wn分別代表第1 個(gè)指標(biāo)到第n個(gè)指標(biāo)的期望Ex、En、He和權(quán)重值。結(jié)合評(píng)價(jià)結(jié)果和皖南植煙土壤養(yǎng)分實(shí)際情況，并基于云模型理論，定義Ω∈［0，1］為植煙土壤養(yǎng)分適宜性評(píng)價(jià)的定量評(píng)價(jià)，綜合云期望值（土壤養(yǎng)分等級(jí)的中心值，即云計(jì)算結(jié)果的隸屬度值Ω）計(jì)算結(jié)果見表3。評(píng)價(jià)語義集合為半開半閉區(qū)間（0.80，1.00］，隸屬度值從高到低表示土壤養(yǎng)分指標(biāo)評(píng)價(jià)由優(yōu)到差。

表3 植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)Tab.3 Comprehensive evaluation on nutrient indexes of tobacco-growing soils

表4 植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)的描述統(tǒng)計(jì)分析Tab.4 Descriptive statistics of nutrient indexes of tobacco-growing soils

運(yùn)用云模型對(duì)土壤養(yǎng)分指標(biāo)的描述統(tǒng)計(jì)分析見表4，云模型評(píng)價(jià)結(jié)果見圖4。由表4 及圖4 可知，土壤養(yǎng)分指標(biāo)的變異系數(shù)均超過10%，尤其是速效磷、速效鉀兩項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)超過30%，說明其變異較大。全磷和全鉀變異系數(shù)也較高，分別達(dá)到22%和16.87%，全鉀均值為7.53 mg/kg，處于偏低水平。

由圖5 可知，從土壤單項(xiàng)養(yǎng)分指標(biāo)來看，大部分樣品的土壤有機(jī)質(zhì)含量處于適宜范圍，高含量和偏低含量的土壤樣品分布相對(duì)較少，與祖朝龍等［21］研究結(jié)果基本一致；速效氮含量處于適宜～低的范圍；速效磷含量基本處于適宜～很高的范圍內(nèi)，沒有發(fā)現(xiàn)土壤速效磷含量低于適宜范圍的樣品；而速效鉀含量則處于適宜～偏低的范圍內(nèi)，未發(fā)現(xiàn)速效鉀含量高的樣品。說明皖南植煙土壤速效鉀含量整體偏低；土壤全氮含量則基本處于適宜～高的范圍內(nèi)，全氮含量低的樣品極少；土壤全磷、全鉀含量?jī)身?xiàng)指標(biāo)整體偏低，全磷大部分樣品分布在0.5 g/kg 附近，大部分樣品全鉀含量分布在10 g/kg 以下，隨機(jī)性和模糊性增加［16-17］，綜合兩項(xiàng)指標(biāo)的云滴霧化狀態(tài)可知，兩項(xiàng)指標(biāo)分布形態(tài)較為離散，與描述統(tǒng)計(jì)分析中的變異情況基本一致。

云參數(shù)En表示Ex可能的取值范圍，En越大說明Ex取值的變化范圍越大；He是En的不確定度，說明云滴的離散程度或霧化程度，其值越大說明指標(biāo)的空間變異性越大，越不穩(wěn)定，模糊性和隨機(jī)性增加［14，16-18］。皖南植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)En的排序依次為：速效鉀＞堿解氮＞速效磷＞有機(jī)質(zhì)＞全鉀＞全氮＞全磷。皖南土壤養(yǎng)分指標(biāo)的He的排序依次為：速效鉀＞速效磷＞堿解氮＞有機(jī)質(zhì)＞全鉀＞全磷＞全氮，He越大說明受人為因素影響越大，土壤堿解氮、速效磷、速效鉀的He和En變異均較大，說明皖南植煙區(qū)的施肥措施對(duì)土壤養(yǎng)分有明顯影響。

圖4 植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)云模型評(píng)價(jià)Fig.4 Evaluation on soil nutrient indexes based on cloud model

圖5 植煙土壤養(yǎng)分單項(xiàng)指標(biāo)云模型評(píng)價(jià)Fig.5 Evaluation on single index of soil nutrients based on cloud model

土壤養(yǎng)分綜合評(píng)價(jià)云模型見圖6?；谔摂M云算法，綜合評(píng)價(jià)云模型參數(shù)為Cloud=｛Ex=0.559 8，En=0.089 2，He=0.016 9｝，皖南植煙土壤綜合評(píng)價(jià)Ex=0.559 8 處于（0.40，0.60］之間，為適宜水平；但從云模型評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，云滴霧化狀態(tài)明顯，說明雖然綜合評(píng)價(jià)結(jié)果適宜，但土壤養(yǎng)分仍存在較明顯的離散性、穩(wěn)定性較差?；谕寥鲤B(yǎng)分綜合分析可知，皖南植煙土壤中全磷、全鉀含量偏低，尤其是全鉀含量明顯偏低。皖南植煙土壤養(yǎng)分含量變化的隨機(jī)性和模糊性較大，可能與皖南煙區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)和磷含量的變異較大有關(guān)［20-22］。

圖6 植煙土壤養(yǎng)分云模型綜合評(píng)價(jià)Fig.6 Comprehensive evaluation on nutrients in tobacco-growing soils based on cloud model

3 結(jié)論

（1）皖南植煙土壤養(yǎng)分指標(biāo)整體評(píng)價(jià)為適宜，綜合評(píng)價(jià)隸屬度為0.559 8 處于（0.40，0.60］之間。土壤養(yǎng)分中有機(jī)質(zhì)（變幅為18.74～42.91 g/kg）、全氮（變幅為0.93～2.24 g/kg）、速效磷含量（變幅為3.67～55.21 mg/kg）4 個(gè)指標(biāo)基本處于適宜～高的范圍內(nèi)，且土壤有機(jī)質(zhì)含量超熵為0.99，變異較小，而土壤中堿解氮含量（變幅為76.76～159.53 mg/kg）處于適宜至略偏低范圍內(nèi)。

（2）皖南植煙土壤養(yǎng)分的部分指標(biāo)，如速效鉀（變幅為40.20～195.85 mg/kg）、全磷（變幅為0.31～1.24 g/kg）、全鉀含量（變幅為2.48～11.91 mg/kg）處于適宜～偏低的范圍內(nèi)，尤其是全磷和全鉀含量整體偏低。