系统聚类分析在区域性土壤养分管理中的应用

基于聚类分析法的土地利用功能分区研究摘要：土地利用功能分区是土地利用总体规划中的重要内容，为区域建设规划、生态保护和土地管制提供了科学依据。

本文以广西壮族自治区罗城县为研究对象，在充分考虑区域自然、社会、经济和土地利用现状的基础上，筛选和确定土地功能分区指标因子，建立区域土地功能分区指标体系，采用聚类分析方法，计算确定样本之间的相似性或差异性，以地域相似性和差异性，划分区域土地利用功能区。

结果表明：将研究区域划分为优先建设、重点建设、引导建设和限制建设区，与该区域土地利用和经济发展水平是吻合的。

关键词：土地利用功能分区聚类分析法罗城县引言我国人口的迅速增加、经济的快速增长和城镇化进程的高速发展，加剧了人类对土地的迫切需求，使人地关系矛盾日益突出。

在土地供需不平衡的市场条件下，土地利用功能分区作为土地利用规划的重要内容，对规范土地开发秩序、调控土地开发规模、优化土地利用结构、促进区域协调发展具有重要的意义[1、2]。

在“十一五”规划中提出了“根据资源环境承载力，现有开发密度和发展潜力，统筹考虑未来我国人口分布、经济布局、国土利用和城镇化格局，将国土空间划分为优化开发、重点开发、限制开发和禁止开发四类主体功能区[3]”。

“十二五”规划再次明确“实施主体功能区战略，优化国土空间开发格局。

实施分类管理的区域政策。

实施各有侧重的绩效评价和建立健全衔接协调机制[4]”。

同时，上世纪80年代开始，我国众多学者对土地利用分区理论和方法已展开了研究，随着土地利用分区理论的不断完善和计算机以及软件技术的深入应用，土地利用分区研究也取得了一定的进展[5]。

在技术方法上，专题图叠置法、定性分析法、系统聚类分析法、主成分分析法、综合评价法等是土地功能分区常用方法，其中，系统聚类分析法运用较为广泛[6]。

本文选取罗城县为研究对象，结合系统聚类分析方法和定性分析法划定该区域土地利用功能区，为该区域实施土地有效利用和土地差别化管理提供科学合理的依据。

聚类分析在农业大数据中的应用随着技术的不断发展，农业大数据正在深度融合农业领域，为现代农业带来了前所未有的变革和机遇。

而在农业大数据的应用中，聚类分析技术具有十分重要的作用，它可以帮助我们更好地理解和把握农业生产中的复杂性和多样性，促进农业生产的科学化、精细化和可持续化发展。

一、聚类分析简介聚类分析是一种基于计算机算法的数据挖掘技术，它通过对数据样本进行聚类和分类，将相似的样本归为一类，不同的样本归为不同类。

在农业大数据中，聚类分析可以帮助我们发现农业生产中的规律、特点和趋势，从而提高生产效率和决策水平。

二、聚类分析在农业大数据领域的应用1. 农田土壤分析在农田土壤分析中，聚类分析可以通过对土壤样本中的不同物理、化学和生物指标进行聚类分类，帮助农民更好地了解土地肥力状况、作物需求和肥料投入量。

例如，在农业科技示范区的土壤监测和改良中，聚类分析可对土壤性质进行分析，有效评估土壤质量，减少土地污染和肥料过量使用。

2. 农产品各项指标分析在农产品生产中，聚类分析可对作物生长情况、产量、品质和后期质量变化进行分析，提高农产品的数量和品质。

例如，通过对番茄农场不同采摘期番茄的营养指标进行聚类分析，可以得出番茄不同采摘期间营养元素的变化规律，从而定出最佳的采摘时机。

3. 区域农业资源分析聚类分析在区域农业资源的识别和评估方面具有很大的作用。

例如，在广阔的农村地域中，如果想把不同的农村地域巧妙地利用起来，聚类分析就可以根据自然、气候和地理环境等方面，把同类的区域识别出来，提高资源的利用效率。

4. 农业生产全流程监控聚类分析可以跟踪记录生产全流程中的各项指标，以发现潜在的问题和改进方案。

例如，在农业生产过程中，聚类分析可以对农场内各环节的生产情况进行分类，分析不同环节对产量、品质和生产成本的影响，优化农业生产流程，提高农业生产效率和经济效益。

三、聚类分析在未来农业大数据应用中的前景未来，农业大数据中聚类分析的应用将充满前景。

聚类算法在农业中的应用随着信息技术和机器学习的飞速发展，聚类算法在农业领域的应用也越来越广泛。

聚类算法是一种无监督学习算法，它能够将数据集中的对象划分到若干个不同的簇中，使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇之间的对象差异较大。

在农业生产中，聚类算法可以帮助农民和农业专家更好地理解和利用农业数据，优化农业生产管理，提高农产品的质量和产量。

本文将介绍聚类算法在农业中的应用，并探讨其潜在的价值。

一、农业数据的聚类分析在农业生产中，包括土壤、气候、植物生长等方面的数据都是非常丰富的。

通过聚类算法，可以对这些数据进行分析和挖掘，从而为农业生产决策提供支持。

通过对不同地区的土壤样本数据进行聚类分析，可以发现不同地区土壤的特性和差异，有助于合理选择种植作物和施肥方案；通过对气候数据进行聚类分析，可以为农业生产提供合理的农事管理建议；通过对农产品品质数据进行聚类分析，可以识别出不同品质的产品，并为产品精准定价和市场推广提供依据。

二、农业精准管理聚类算法可以为农业生产提供精准管理的支持。

通过对农田进行空间上的聚类分析，可以根据土壤特性和地形地貌等因素，将农田划分为不同的管理单元，实现农田精准施肥、灌溉和管理，提高耕地利用率和产量；通过对植物生长数据进行时间上的聚类分析，可以制定合理的农事管理计划，确保农作物的健康生长和产量稳定。

三、农业风险防控聚类算法可以帮助农民和农业企业及时识别和防控各种风险，从而降低农业生产的损失。

通过对农作物病虫害数据进行聚类分析，可以及时发现不同病虫害的传播规律和趋势，采取相应的防控措施；通过对农产品溯源数据进行聚类分析，可以追溯产品的种植、采摘、加工、运输等环节，发现和预防产品质量安全隐患。

四、农产品市场调研聚类算法可以帮助农业生产者更好地了解市场需求和趋势，为农产品市场推广和销售提供更有效的支持。

通过对消费者购买行为数据进行聚类分析，可以发现不同消费群体的特征和偏好，制定个性化的营销策略；通过对不同地区的市场需求数据进行聚类分析，可以识别出不同地区的需求特点，优化产品配送和销售策略；通过对竞争对手销售数据进行聚类分析，可以发现市场竞争格局和趋势，制定更有针对性的竞争策略。

农业分析中的数据挖掘与建模技巧在当今信息时代，数据成为各个行业发展的关键资源。

农业作为重要的国民经济支柱之一，也离不开数据的支持与应用。

本文将探讨农业分析中的数据挖掘与建模技巧，以期为农业行业的发展带来新的思路和方法。

一、数据收集与处理农业分析的第一步是数据收集，准确全面的数据是进行农业分析的基础。

农业领域的数据来源丰富多样，除了传统的田间观测、实验实测数据外，还可以利用卫星遥感、气象数据、农民交互数据等多种方式获取。

然而，大量的数据也给数据的处理提出了挑战。

因此，需要采用合适的数据处理工具和技术进行数据清洗、规范化和预处理，以确保数据的质量和准确性。

二、数据挖掘方法数据挖掘是从大量数据中发现潜在规律和关联的过程。

在农业分析中，可以采用多种数据挖掘方法，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、时间序列分析等。

关联规则挖掘可以帮助农业从大量数据中找到相关性，如喷洒农药与病虫害关联等；分类与预测可以用于农产品质量等级的划分与预测；聚类分析可以根据作物种植区域、土壤特性等特征对农田进行划分等。

三、农业建模技巧农业建模是基于观测数据和经验知识建立的农业系统的数学描述模型。

农业建模技巧是将现实世界的农业问题抽象为数学模型，并通过模拟与实验验证来研究问题和探索解决方案。

农业建模涉及到多个学科领域，如农学、土壤科学、气象学等。

建模技巧可以采用统计、机器学习、人工智能等方法，通过模型的参数优化和参数敏感性分析等手段，提高农业系统的生产效率和资源利用效率。

四、数据驱动决策数据挖掘和建模技巧为农业提供了更多的决策支持。

传统的农业决策往往基于经验和直觉，受限于人的认知和主观因素。

而数据驱动决策则通过对大量数据的分析和建模，提供客观、科学的依据和决策策略。

例如，基于历史气象数据和农产品市场需求数据，可以建立天气预测模型和市场需求预测模型，从而帮助农民做出更准确的农作物种植和销售决策，最大限度地降低风险和提高收益。

五、智慧农业的应用智慧农业是将现代信息技术与农业相结合，实现农业生产的智能化和自动化。

土壤背景值环境条件的聚类分析土壤背景值(BackgroundValue,BV)是环境中存在的各类污染物浓度的指示，能够体现出污染源的分布特征。

据统计，世界各地的土壤污染现象都较为严重，在大量污染情况下，一般会采用多种土壤环境条件进行聚类分析，从而可以更好地控制污染源扩散和波及范围。

聚类分析是指对土壤背景值环境条件进行密切相关的统计描述与分析，也称为分群分析，是系统科学研究的重要手段之一。

聚类分析的关键是要把土壤背景值不同的特征进行有效的分类，从而把相似的成群，这使得研究人员可以更好地理解和推导出不同情况下土壤污染的分布特征以及群体之间的分布差异。

聚类分析一般分为两步：第一步是统计研究，即对不同的污染物在土壤中的分布以及土壤特征进行测定，计算出不同污染物之间的相关性，以及相关性的数量。

第二步是聚类，即根据第一步获得的相关性数据，采用各种聚类方法，对不同污染物的背景值环境条件进行分类，以形成背景值环境条件的聚类模型。

聚类分析可以帮助研究人员进一步了解土壤污染物的分布特征，以便更好地掌握污染源的扩散范围、污染源的数量、污染物污染的程度、以及污染源的种类等。

例如，利用聚类分析可以更好地识别污染源的类别，从而为环保管理提供有力的帮助。

此外，利用聚类分析还可以进一步推出污染源的原因，以及采取的控制措施，提出合理的污染物污染防治和治理措施，以达到科学化管理的目的，从而促进治理污染源的社会效益。

从以上可以看出，土壤背景值环境条件的聚类分析在环保管理和规划中具有重要作用，它可以帮助科学家们更好地分析出污染物的分布规律，为污染物污染防治和治理提供重要信息，从而有效控制污染源的扩散和波及范围，实现环境恢复和保护，最终实现污染控制的目的。

总之，土壤背景值环境条件的聚类分析是环保管理和规划的一种重要统计手段，它不仅可以帮助我们深入了解污染源的分布特征，也可以为污染物污染防治和治理提供依据，有效控制污染源的扩散范围和强度，最终实现污染控制的目的，为保护环境恢复和保护做出重要贡献。

宁夏不同生态类型区土壤养分状况比较分析作者：李百云许泽华郭鑫年周涛来源：《寒旱农业科学》2024年第05期摘要：为了解宁夏土壤地力养分状况，对宁夏三个生态区主要土壤类型进行典型区域采样，测定了0～40 cm土层土壤pH、有机碳（组分）、全氮、全磷、全钾、速效磷、阳离子交换量（CEC）以及交换性钾、钠、钙、镁和颗粒组成、矿物组成等理化性状。

结果表明，中部干旱带土壤养分含量最低，其次为宁南山区，引黄灌区营养状况总体最好。

pH和盐基饱和度均是引黄灌区（银北）最高，宁南山区最低，矿质离子含量中部干旱带最低。

土壤颗粒组成中，宁南山区土壤组成最好，中间粗细颗粒占主要成分。

宁南山区黑垆土和灰褐土的土壤氮含量较高，分别是0.83 g/kg和1.51 g/kg，其余土壤均低于0.60 g/kg，土壤氮素匮乏。

引黄灌区盐碱土和灌淤土速效磷含量分别为19.62 mg/kg和18.28 mg/kg，是该生态区灰漠土和灰钙土的速效磷3～4倍。

中部干旱带黄绵土速效磷含量为15.82 mg/kg，而宁南山区黄绵土速效磷含量仅为3.13 mg/kg，不足1/5。

引黄灌区（银北）的灰漠土和宁南山区灰褐土有机碳含量分别为19.09 g/kg和17.43 g/kg，明显高于其他生态区土壤，其他土壤均低于10.00 g/kg，在全国土壤养分分级中处于第四级及以下，表明宁夏土壤总体有机质含量偏低。

引黄灌区和中部干旱带有机质中的胡敏素含量较高，而宁南山区黑垆土和灰褐土中腐殖酸含量较高。

关键词：土壤养分；生态类型区；土壤类型；比较；宁夏中图分类号：S158.3；S151.9 文献标志码：A 文章编号：2097-2172（2024）05-0434-07doi：10.3969/j.issn.2097-2172.2024.05.009Comparative Analysis of Soil Nutrient Status across DifferentEcological Zones in NingxiaLI Baiyun 1， XU Zehua 1， GUO Xinnian 2， ZHOU Tao 2（1. Horticulture Research Institute， Ningxia Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Yinchuan Ningxia 750002， China;2. Institute of Agricultural Resources and Environment， Ningxia Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Yinchuan Ningxia 750002， China）Abstract： To understand the soil fertility and nutrient status in Ningxia， soil samples from major soil types across three ecological zones were collected and analyzed for pH， organic carbon，total nitrogen， total phosphorus， total potassium， available phosphorus， cation exchange capacity， and exchangeable potassium， sodium， calcium， and magnesium as well as particle and mineral compositions within the 0 to 40 cm soil layer. The results indicated that the central arid zone had the lowest soil nutrient content， followed by the southern mountain area， with the best overall nutrient status found in the Yinhuang irrigation district. The pH and salt base saturation were highest in the Yinhuang irrigation district（north of Yinchuan） and lowest in the southern mountain area， with the lowest mineral ion content in the central arid zone. The southern mountain area had the best soil particle composition， predominantly consisting of medium coarse particles. The soils of the southern mountain area black loessial soil and grey-brown soil had relatively high nitrogen content， at 0.83 g/kg and 1.51 g/kg respectively， with other soils all below 0.60 g/kg， indicating a deficiency in soil nitrogen. The saline and irrigated soils in the Yinhuang irrigation area had available phosphorus contents of 19.62 mg/kg and 18.28 mg/kg， respectively， three to four times than that of the the grey desert soil and grey calcium soil in the same ecological zone. The available phosphorus content of the loess soil in the central arid zone was 15.82 mg/kg， while it was only 3.13 mg/kg in the loess soil of the southern mountain area， less than one fifth. The gray desert soil in the Yinhuang irrigation area （north of Yinchuan） and the gray and brown soil in the southern mountain area had organic carbon contents of 19.09 g/kg and 17.43 g/kg respectively， significantly higher than other ecological areas where soil organic carbon content was generally below 10.00 g/kg， placing them in the fourth tier or lower in the national soil nutrient classification， indicating that overall soil organic matter content in Ningxia is low. Humic substances were higher in the organic matter of the Yinhuangirrigation area and central arid zone， while fulvic acids were more prevalent in the black loessial soil and grey-brown soil of the southern mountain area.Key words： Soil nutrient; Ecological zone; Soil type; Comparison; Ningxia宁夏回族自治区土地面积较小，仅为494.9万hm2，但土壤类型丰富，主要有灰钙士、黄绵土、风沙士、新积土、黑垆土、灌淤土、灰褐土、粗骨土、潮土、盐土和石质土等11种类型［1 ］。