结合最小数据集和改进灰色-TOPSIS的全国耕地土壤质量评价及影响因素研究OA

探究耕地土壤质量的空间分布及影响因素,为指导农户行为及促进农业生态可持续发展提供理论依据,基于中国土壤数据集(HWSD V2.1),利用主成分分析构建耕地土壤质量评价的最小数据集,结合灰色-TOPSIS多目标评价模型,对全国(港澳台除外)耕地土壤质量进行评价,运用地理探测器探索外部因子(年平均降水、年平均温度、人口密度和GDP)对耕地土壤质量的影响程度。结果表明:(1)最小数据集能有效减少指标体系之间的相关性,改进灰色-TOPSIS方法一定程度上提高耕地土壤质量评估的准确性;(2)根据耕地土壤质量评价结果,将耕地质量分为5个等级,从全国范围来看,长江中下游区、华南区耕地土壤质量较好,而黄土高原区、青藏高原区、内蒙古高原区耕地土壤质量则较差;(3)从地理探测器结果来看,年平均温度与年平均降水量共同对耕地土壤质量的解释程度大的省份共有20个,远远大于其他两两因子共同对耕地土壤的解释程度,2个因素交互作用效果大于单因子对耕地土壤质量的影响。综上,年平均降水量和年平均温度是影响耕地土壤综合质量的主要因素。