半梯形隶属函数下土壤养分流失的模糊数学模型——以皖南山区为例

被引：3

作者：

万家山 ^{[1
]}

汪忠国 ^{[1
]}

孙怡川 ^{[1
]}

陈蕾 ^{[1
]}

吴云志 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽工程大学机电学院

[2] 安徽农业大学信息与计算机学院

来源：

中国农学通报 | 2017年 / 33卷 / 06期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

土壤养分流失; 指导性抽样; 模糊数学模型; 山区耕地;

D O I：

暂无

中图分类号：

S157 [水土保持];

学科分类号：

0815 ; 082802 ; 090707 ; 0910 ;

摘要：

研究旨在通过皖南山区土壤检测报告给定的一些数据和信息分析养分流失程度,为合理的土壤养分管理提供可靠依据,采用指导性抽样选取样本,利用半梯形隶属度函数构建模糊数学模型,结合变异系数法,计算出不同地形类别的土壤养分流失程度。研究结果表明:以MATLAB仿真软件生成土壤养分的分布情况为直观依据,构建模糊数学模型发现多坡地的丘陵区域土壤养分流失最为严重。该模型的分析结果更贴近该地区土壤养分现状。研究验证了模糊数学模型在山区耕地土壤养分流失研究中的实用性。该模型能够很好的评估出土壤养分流失程度,为科学施肥护壤提供了理论依据。

引用

页码：139 / 143

页数：5

共 15 条

[1] 基于LM-BP神经网络的耕地土壤养分等级划分模型──以皖南山区为例 [J].