基于最小数据集的植烟土壤质量评价及障碍因子诊断

S151; 为准确评价四川烟区植烟土壤质量,采集四川省烟田土壤样品,通过构建最小数据集计算土壤质量指数,并使用障碍因子诊断模型明确主要障碍因子.结果表明:①根据相关分析、主成分分析和Norm值计算结果,筛选碱解氮、pH值、氯离子、酸性磷酸酶、速效钾、容重、有效铁和脲酶8项评价指标进入最小数据集.②根据总数据集计算的土壤质量指数(总数据集土壤质量指数,SQITDS)与根据最小数据集计算的土壤质量指数呈极显著(P＜0.01)正相关;随机森林分类算法计算结果表明,最小数据集评价指标可对根据SQITDS划分的土壤质量档次进行分类,分类准确率为97.3%,说明该最小数据集可代替总数据集对植烟土壤质量进行...

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Published in烟草科技 Vol. 57; no. 2; pp. 45 - 53
Main Authors 张恒, 张艳玲, 许亚东, 冯文强, 江鸿, 戴华鑫, 翟振, 冯长春, 梁太波
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国烟草总公司郑州烟草研究院,郑州高新技术产业开发区枫杨街2号 450001%郑州大学农学院,郑州市高新区科学大道157号 450066%四川省烟草科学研究所,成都市武侯区世纪城路 936号 610041 01.02.2024
Subjects
主成分分析
植烟土壤
障碍因子
土壤质量
Obstacle factor
Soil quality
Tobacco planting soil
最小数据集
Minimum data set
Principal component analysis
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ISSN1002-0861
DOI10.16135/j.issn1002-0861.2023.0720

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Summary:S151; 为准确评价四川烟区植烟土壤质量,采集四川省烟田土壤样品,通过构建最小数据集计算土壤质量指数,并使用障碍因子诊断模型明确主要障碍因子.结果表明:①根据相关分析、主成分分析和Norm值计算结果,筛选碱解氮、pH值、氯离子、酸性磷酸酶、速效钾、容重、有效铁和脲酶8项评价指标进入最小数据集.②根据总数据集计算的土壤质量指数(总数据集土壤质量指数,SQITDS)与根据最小数据集计算的土壤质量指数呈极显著(P＜0.01)正相关;随机森林分类算法计算结果表明,最小数据集评价指标可对根据SQITDS划分的土壤质量档次进行分类,分类准确率为97.3%,说明该最小数据集可代替总数据集对植烟土壤质量进行评价.③四川省各县(市、区)的植烟土壤质量指数平均值分布在45.76～65.36之间,除喜德县和普格县外,其他植烟县(区、市)的土壤质量指数平均值均大于50.00;四川省植烟土壤质量提升的主要障碍因子为总孔隙度、容重、水溶态钙、水溶态镁和有效铁.
ISSN:1002-0861
DOI:10.16135/j.issn1002-0861.2023.0720