聚类分析在土壤研究中的应用_付大友.pdf

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1、第18卷第2期四川理工学院学报（自然科学版）Vol．18No．2JOURNALOFSICHUANUNIVERSITYOF2005年6月SCIENCE&ENGINEERING（NATURALSCIENCEEDITION）Jun．2005文章编号：1673-1549（2005）02-0066-07聚类分析在土壤研究中的应用付大友，袁东（四川理工学院材料与化学工程系，四川自贡643000）摘要：聚类分析方法是土壤研究中的一种合理有效的新方法。文章对其原理、特点及其近年来国内在土壤分类和土壤肥力、污染、腐蚀等质量

2、评价中的应用及进展进行了评述。关键词：聚类分析；土壤；环境质量评价；肥力；腐蚀；污染中图分类号：X820文献标识码：A对土壤的科学研究工作是一项具有重要科学和生产意义的研究课题。一方面通过土壤研究可正确的[1]评价土壤质量，另一方面可为土壤的整治、规划和合理利用提供科学依据。土壤科学的基础是土壤分类，不同时期所拟定的土壤分析系统反映了该时期人们对土壤的认识水平和土壤科学本身的发展阶段。土壤[2～3]质量是土壤特性的综合反映，它是土壤条件动态的最敏感指标，并且能体现人类活动对土壤的影响。对一个地区土壤作出适

3、当的质量评价，对于发展该地区的农业生产、改良土壤、防治水土流失、揭示人类活动对土壤环境的影响均有重要的意义。以往的土壤质量评价多侧重于定性和单因素评价，目前，随着数值化评价方法的提出与进一步应用，以及模糊数学方法和多元统计法等研究方法的渗透，土壤的评价研究已经由单纯的形态描述向指标化和定量化方向发展。聚类分析法作为现代多元统计中的一种模式识别方法，由于为土壤评价提供了科学的方法，近年来越来越广泛地用于土壤研究中。为了让更多的环境和农业工作者了解聚类分析方法在土壤环境研究中的应用，本文针对聚类分析的原理及其

4、在土壤分类、土壤肥力、土壤腐蚀与污染等质量评价中的应用进展进行了综述。1聚类分析原理聚类分析是指对一组数据的群聚结构在无任何先验知识时，根据样本间的距离与相似程度将样本分类，这包括以下3种基本内容：（1）样本间相似性或不相似性的度量。（2）行成簇的算法。（3）聚类准则的确定。有关聚类分析的方法比较多，有系统聚类、模糊聚类、图论聚类、动态聚类等,用于土壤研究[4]中的聚类方法多为模糊聚类法和灰色聚类法。所谓模糊聚类分析法是把欲进行分类的对象，如监测点、污染因子等作为样本，这些样本之间存在多元模糊关系，通过模

5、糊等价关系变换，定量地确定各样本之间的亲疏关系，从而对样本进行科学分类的方法。由于事物本身在很多情况下都带有模糊性，因此把模[5]糊数学方法引入聚类分析，就能使聚类分析更切合实际。而灰色聚类法是在聚类分析方法中，引进灰色理论的白化函数。它将聚类对象（评价对象）对不同聚类指标所拥有的白化数，用特定的数学模式按几个灰类进行归类，最后得到聚类对象所属的分类级别的一种方法。2聚类分析用于土壤分类和土壤肥力评价土壤分类是根据土壤的发生特性对土壤类型所做的科学区分，它是土壤科学水平的体现，是土壤科学研究的一项重要课题

6、。土壤作为一个自然客体，具有非均一性，土壤个体之间差异十分复杂。目前，国际上尚无统一的土壤分类体制，各分类学派的分类原则和依据虽不尽相同，但传统的土壤分类大多是收稿日期：2004-10-08作者简介：付大友（1964-），男，四川富顺人，硕士，副教授，主要从事色谱分析、化学计量学、环境监测的研究。第18卷第2期付大友等：聚类分析在土壤研究中的应用67从地理分布规律、土壤的理化性质及发生演替规律上进行分类，都属于单一的定性方法，没有涉及过多的定量指标。美国的土壤系统分类则以边界概念来确定土壤分类，分类时假定

7、类型间全部变化仅发生于界限处，类型内部变化很小，这样一种精确、严密的数据模型往往会产生出一些矛盾。所以，国内土壤研究学者近年来提出采用既允许带有一些精确性，同时又符合系统化原则的数据模型。随着土壤科学的发展，土壤分类研究已由单纯的形态描述向综合化、数据化、定量化方向发展。应用聚类分析方法对土壤性状进行多元综合分析，既可克服依靠单一因素进行分类的弊端，又能有效地解决美国土壤系统分类的数据模型中的矛盾问题，为研究土壤的地位及各种土壤之间的“亲疏”关系提供了科学的分析方法。模糊聚类分析是一种对事物多性状进行综合

8、分析的数学分析方法，它克服了靠单一因素进行分类的[6][7]缺点，对界限不清的土壤样本尤为适用。陈蓓菲等应用模糊聚类分析方法，以福建山地土壤为例，把该土壤的20项理化特征指标在计算机上进行模糊聚类筛选，确定出其中的12项有代表性的土壤指标为分类指标，据此将福建山地土壤分类为7个类型，其结果表明，模糊聚类方法在土壤分类中是一种切实[8～9]可行的方法。冯立孝等选用活性酸、代换酸、水解酸、活性铝、阳离子代换量和盐基饱和度共6个因子