[发明专利]一种整合偏最小二乘法与数据包络模型PLS-DEA的林地土壤质量评价方法

权利要求书

1.一种整合偏最小二乘法与数据包络模型PLS-DEA的林地土壤质量评价方法，其特征在于：具体操作步骤为：

步骤一：试验设计和土壤采集，选择四种不同林龄的泡桐人工林地进行多点采集泡桐人工林地土壤，将多点采集的同一林地土壤混合并做均质处理，测定均质处理的林地土壤的物理性指标、土壤化学性指标和土壤生化指标，其中，物理指标：容重(BD)、总孔隙度(TCP)、土层厚度(ST)、坡度(SLOPE)，共4个；化学指标：全氮(TN)、全磷(TP)、有效锰(Amn)、有效铜(Acu)、有效锌(AZn)、全钾(TK)、有效磷(AP)、有效钾(AK)、有效硼(AB)、有效硫(AS)、有效钙(Aca)、有效镁(Amg)、有效铁(AFe)、阳离子交换量(CEC)、有机质(SOM)、硝态氮(Nitrate_N)、pH值，共17个；生化指标：脲酶(Urease)、贝塔-葡萄糖苷酶(BG)、酸性磷酸酶(ACP)、脱氢酶(DH)，共4个；

测定各数据后使用表格记录各数据，并监测不同泡桐人工林的树高、胸径生长指标以及光合速率生理指标；

步骤二：由于化学指标较多，为了避免信息冗余，用PLS方法进行土壤化学指标的筛选和DEA投入产出的判定，根据步骤一中得到的各林地泡桐生长和生理指标，结合影响泡桐生长情况的土壤化学指标测量值，构建PLS回归模型，根据PLS回归系数特征分别确定土壤质量评价化学指标的投入和产出要素；

步骤三：对土壤物理指标和生化指标进行PLS分析，判定土壤质量评价的DEA模型的投入或者产出变量，根据步骤一中得到的各林地泡桐生长和生理指标，结合影响泡桐生长情况的土壤物理性指标和土壤生化指标测量值，构建PLS回归模型，根据PLS回归系数特征分别确定土壤质量评价的物理和生化指标投入和产出要素；

步骤四：以PLS回归系数为正的指标作为DEA评价的产出数据集，Y＝{y₁，y₂，…，y_p}_n×p，回归系数为负的指标作为投入数据集，X＝{x₁，x₂，…，x_m}_n×m，其中n为样本点个数，p与m分别表示为产出和投入个数，据此构建DEA模型，具体如下：

其中s⁺和s^-分别表示产出项和投入项的松弛变量，ε表示非阿基米德无穷小量，计算时取ε＝10^-7，θ表示被评价地块土壤质量指数，x₀和y₀分别表示被评价地块土壤的实际投入和产出值，λ_j表示被评价地块土壤的投入和产出份额，利用此模型可以判断出决策单元是强DEA有效，还是弱DEA有效，或者是非DEA有效，基于有效性的强弱，判断出样地土壤质量高、质量较高或者质量低；

步骤五：将四种林龄的泡桐生长情况与土壤质量评价结果相比较，验证步骤四中得到的质量等级的合理性。

2.根据权利要求1所述的一种整合偏最小二乘法与数据包络模型PLS-DEA的林地土壤质量评价方法，其特征在于：所述步骤一中土壤采集深度设置为50公分，采集直径设置为5厘米，泡桐生长生理状况记录因素包括树高、胸径和光合速率。