[发明专利]农业区域地块土壤重金属适宜性测试方法及系统有效

专利信息
申请号: 201210020336.5 申请日: 2012-01-29
公开(公告)号: CN102590473A 公开(公告)日: 2012-07-18
发明(设计)人: 刘刚;王圣伟;冯娟;咏梅 申请(专利权)人: 中国农业大学
主分类号: G01N33/24 分类号: G01N33/24
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王朋飞;王加岭
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 农业 区域 地块 土壤 重金属 适宜 测试 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及土壤测试技术领域,特别涉及一种农业区域地块土壤重金属适宜性测试方法及系统。

背景技术

我国农业生产环境随着耕作模式的转变,农村产业结构的调整以及农产品生产施肥量的不断提高。农产品环境的污染状况日益加重,尤其是重金属污染已经影响到农产品产量和品质,对人民生活和健康会造成不可预计的严重影响。因此对于农产品产地环境,尤其是土壤重金属的污染监测和土壤适宜性测试就显得更为重要。

目前,国外和我国对于土壤测试的标准尚未制定统一的标准,采用的测试过程和测试方法各种各样。但对于土壤中重金属的危害都有一致的共识,对于土壤内重金属的富集作用、空间变异以及迁移机制都做了深入的研究,这为土壤适宜性的测试奠定了理论基础。由于土壤性状和成分的复杂性,以及土壤内相互作用机制的混沌现象,能够做出合理和综合的较好测试实属不易。在测试方法上单因子指数法,综合因子指数法,回归过量分析,人工智能,模糊数学等方法都有应用。

由于单因子指数法、综合指数法的论断确定性,回归方法的简单性以及人工智能的不可操作性,导致土壤重金属适宜性的测试精度较低,已无法满足需求。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是:如何提高土壤重金属适应性的测试准确性。

(二)技术方案

为解决上述技术问题,本发明提供了一种农业区域地块土壤重金属适宜性测试方法,所述方法包括以下步骤:

S1:在待测农业区域地块范围内按照随机采样方式选择预设个数的采样节点,将所述采样节点的耕层土壤分别均匀混合后作为各采样节点的混合样本,对所述混合样本进行土壤重金属检测,获得各采样节点的多元数据,并记录所有采样节点的坐标数据;

S2:对所述多元数据中每项属性的数据分别进行数据处理,以排除异常数据;

S3:对排除了异常数据后的多元数据中每项属性的数据分别进行插值拟合,以获得代表所述待测农业区域地块范围的多指标评价数据集;

S4:根据所述多指标评价数据集确定所述待测农业区域地块范围的土壤污染程度。

优选地,步骤S2具体包括以下步骤:

S201:对所述多元数据中每项属性的数据分别进行升序排列,并计算出每项属性的数据的平均值和标准差;

S202:根据预设的置信水平、以及所述平均值和标准差对所述多元数据中每项属性的数据做Grubbs数据检验,以排除异常数据。

优选地,所述置信水平的取值区间为(0,95)。

优选地,步骤S3具体包括以下步骤:

S301:根据排除了异常数据后的多元数据中每项属性的数据、以及各采样节点的坐标数据计算所述待测农业区域地块范围内所有采样节点之间的平均理论半变异值;

S302:采用半方差模型与所述平均理论半变异值进行拟合,以获得变程、基台值和块金;

S303:根据所述半方差模型、变程、基台值和块金分别计算获得所述待测农业区域地块范围内所有采样节点之间扩展协方差矩阵和估计代表点到每个采样节点之间的扩展协方差向量,所述估计代表点为待测农业区域地块范围内的几何中心位置点;

S304:根据所述扩展协方差矩阵和扩展协方差向量计算扩展权重向量,通过所述扩展权重向量、以及所述排除了异常数据后的多元数据中每项属性的数据计算获得所述排除了异常数据后的多元数据中每项属性的代表属性值,并将所述代表属性值构成代表所述待测农业区域地块范围的多指标评价数据集。

优选地,步骤S2之前,还包括以下步骤:

S101:对所述多元数据中每项属性的数据分别进行填补空缺值;

S102:对所述多元数据中每项属性的数据分别进行去除重复值。

优选地,步骤S4具体包括以下步骤:

S401:根据所述多指标评价数据集建立隶属度模糊矩阵,并通过各种重金属的危害构建综合权重向量;S402:通过所述隶属度模糊矩阵、以及综合权重向量确定所述待测农业区域地块范围的土壤污染程度。

本发明还公开了一种农业区域地块土壤重金属适宜性测试系统,所述系统包括:

检测模块,用于在待测农业区域地块范围内按照随机采样方式选择预设个数的采样节点,将所述采样节点的耕层土壤分别均匀混合后作为各采样节点的混合样本,对所述混合样本进行土壤重金属检测,获得各采样节点的多元数据,并记录所有采样节点的坐标数据;

数据处理模块,用于对所述多元数据中每项属性的数据分别进行数据处理,以排除异常数据;

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