[基于GIS的棉田土壤养分数据库的建立]土壤和地表体数字化数据库

　　摘要：在ＡｒｃＶｉｅｗ ＧＩＳ支持下，利用农业统计资料和田间取样化验数据进行分析，将棉田基础数据与空间数据有机地结合进来，建立了农五师83团土壤养分数据库，数据库的建立实现了数据库的查询与显示、现状变更、输出、专题图的制作、插值分析等功能。数据库的建立使棉田土壤养分管理和评价更加便利。
　　关键词：ＡｒｃＶｉｅｗ；土壤养分；空间数据库；属性数据库
　　中图分类号：ＴＰ３１１．１３；Ｓ１５８ 文献标识码：Ａ 文章编号：0439－８114（２０11）09－1884-04
　　
　　The Establishment of Cotton Soil Nutrients Database based on GIS
　　
　　ＷＡＮＧ Ｈａｉ－ｊｉａｎｇ，ＹＡＮＧ Ｍｉｎｇ－ｆｅｎｇ，ＣＵＩ Ｊｉｎｇ，Ｌ?� Ｘｉｎ
　　（Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ， Ｓｈｉｈｅｚｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈｉｈｅｚｉ ８３２００0， Ｘｉｎｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
　　
　　Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＡｒｃＶｉｅｗ ＧＩＳ， ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｏｉｌ ｓａｍｐｌｅ ｔｅｓｔ ｄａｔａ， ａ ｓｏｉｌ ｎｕｔｒｉｅｎｔｓ ｄａｔａｂａｓｅ of the 83rd regiment in the fifth agricultural construction division ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ． Ｉｔ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｄａｔａ ｑｕｅｒｙ ａｎｄ ｄｉｓｐｌａｙ， ｓｔａｔｕｓ ｃｈａｎｇｅｓ， ｅｘｐｏｒｔ， ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｍａｔｉｃ ｍａｐｓ， interpolation analysis and so on． Ｉｔ ｐｒｏｖｉｄｅd ｍｏｒｅ ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔ ｆｏｒ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｔｔｏｎ ｓｏｉｌ ｎｕｔｒｉｍｅｎｔｓ．
　　Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＡｒｃＶｉｅｗ； sｏｉｌ ｎｕｔｒｉｅｎｔｓ； sｐａｔｉａｌ dａｔａｂａｓｅ； aｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａｂａｓｅ
　　２０世纪７０年代ＧＩＳ开始应用于农业领域，在土地资源调查、土地资源评价、农业资源信息的管理分析等方面取得了重大进展。近１０年来，随着信息技术的飞速发展，以信息技术与农业技术有机结合为特征的数字农业得到了迅速发展，ＧＩＳ、ＧＰＳ、ＲＳ与网络等高新技术结合，成为数字农业技术体系的核心，尤其在“精确农业”中得到了广泛应用。地理信息系统（ＧＩＳ）是精确农业的核心技术之一，其主要作用是用于建立农田信息管理、土壤采样分析数据、作物苗情、病虫害发展趋势、作物产量等的空间信息数据库和进行空间信息的地理统计处理分析、图形转换与表达等，为分析差异性和实施调控提供决策方案。
　　陈琼等［１］建立起基于ＧＩＳ的青海省县级土地利用数据库，实现了青海县级土地利用的信息化管理；邱冬炜等［２］从地籍信息系统数据库的结构、管理、使用与维护等方面，提出了建立地籍信息系统数据库；高霄军等［３］从分析区域地质环境评价和ＧＩＳ数据库各自的特点出发，建立了基于ＧＩＳ的区域地质环境评价数据库系统。新疆是全国商品棉生产的重要基地，兵团棉花生产有着生产规模大、机械化水平高等特点，对棉田土壤养分数据的不了解导致施肥存在很大的盲目性，施肥不合理是影响植棉效益和环境质量的主要因素［４，５］。
　　为实现棉田土壤养分数据库的建立，对农田养分数据信息进行空间操作，需要对空间数据进行存储、管理、分析和更新，运用ＧＩＳ技术和数据库管理技术将空间数据和属性数据有机整合起来，有效的将ＧＩＳ技术应用到农田养分信息管理工作中，以期达到事半功倍的效果。
　　１地理信息系统软件ＡｒｃＶｉｅｗ简介
　　ＡｒｃＶｉｅｗ是美国环境系统研究所（ＥＳＲＩ）研制的集成地理信息系统和桌面制图系统软件，适合于各种平台，它能使图形、图像、文字、表格、音像等多种形式的资料管理集成在一个窗口界面中。ＡｒｃＶｉｅｗ不仅具有文字、数字、照片等数据库，还具有空间图形数据库，更重要的是它在二者之间建立了有机的联系，因而具有强大的空间数据定位、查询和分析功能。
　　就其功能而言，由于构筑在面向对象的数据结构之上，ＡｒｃＶｉｅｗ的数据管理和分析功能相当灵活，ＡｒｃＶｉｅｗ能够从ＡＲＣ／ＩＮＦＯ的Ｃｏｖｅｒａｇｅ和Ｇｒｉｄ中读取数据，也能够读取ＡｕｔｏＣＡＤ和外部数据库（如Ｏｒａｃｌｅ和Ａｃｃｅｓｓ以及格式化文本数据）等；就其灵活性而言，由于有了Ａｖｅｎｕｅ编程语言，用户能够完全控制ＡｒｃＶｉｅｗ环境中的每个元素，通过使用Ａｖｅｎｕｅ脚本，能够访问ＡｒｃＶｉｅｗ内置的对象和类，比如它内置的多种地统计学方法，利用Ａｖｅｎｕｅ就可以进行地统计学运算。
　　２棉田土壤养分数据库的总体设计
　　本研究主要以兵团农五师８３团为研究对象，建立起研究区的土壤养分数据库，其数据库信息包括土壤有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、全氮、总盐含量和土壤微量元素，为了便于对数据库的管理和分析，数据库存储了条田面积、产量、灌水、病虫害等辅助信息；通过ＡｒｃＶｉｅｗ对数据库中各种数据进行查询检索、分析，实现对土壤养分的合理性评价。土壤养分数据库的建库流程［6］如图１所示。
　　
　　３棉田土壤养分数据库的构建
　　空间数据库与地图要素的几何特征有关，而属性数据描述地图要素的特征。地理关系数据模型采用分开的数据系统存储空间数据和属性数据，即把空间数据与属性数据分别以单独的文件存储。这两种数据文件由要素ＩＤ码相互关联从而达到同步化，使得两种数据都能进行查询、分析、显示［7］。
　　３．１属性数据库的建立
　　属性数据具体描述各地物的特征，是各地物特征的反映，将这些特征作为属性，建成属性表格。土壤属性数据库以条田为单位，在充分利用现有土壤普查资料的基础上，调查每块条田的农户名、面积、地号，按照土壤农化取样规则，选有代表性的地块采集０～３０ｃｍ表层土样１ｋｇ左右，送土样测试室进行分析化验，得到土壤中有机质、碱解氮、速效磷、速效钾等养分含量情况。将土壤养分属性数据依次输入Ｅｘｃｅｌ（表１），将Ｅｘｃｅｌ文件转为数据库可接受的*．ｄｂｆ格式。
　　
　　３．２图形数据库的建立
　　空间数据库是空间数据集合，它实现对具有一定地理要素特征的相关空间数据集合的统一管理，空间数据间紧密联系，共同反映现实世界中某一区域内综合信息或专题信息联系，主要应用于地理空间数据处理和分析［8］。
　　３．２．１图形数据结构设计本数据库中图形数据结构采用了矢量结构形式，其中，点实体具有几何确定位置，由一对平面坐标（x，y）来表示；线实体具有一定的走向和长度，其记录方式为一系列的（x，y）坐标对；面实体具有确定的范围和形态，它由一条或多条首尾坐标对相同的封闭弧线所组成，它的记录方式是按顺序记录它的标识码及其多边形弧线上各折线点的坐标值。
　　３．２．２图形数据的输入流程收集团场的土壤类型分布图、土壤质地分布图、土壤养分含量分布图与土地利用现状图，并且以最新的经过实地校正编绘的１∶１万土地利用现状图为底图［9］，以条田为上图图斑，利用图件扫描进行矢量化；以ＡｒｃＶｉｅｗ为地理信息系统开发平台，对多边形对象条田进行矢量化，建立以各团场连队为基本单位的条田分布图图库。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　３．２．３图形数据的编辑处理图形数据输入后，存在许多误差，必须对其进行编辑修改。第一步：构造拓扑关系。拓扑错误主要包括弧没有连接好，多边形未封闭，多边形无标号点或有多于一个标号点，用户标识号不正确。第二步：标出数字化错误。如伪节点、悬挂节点、多边形标号错误等。第三步：改正错误。即添加遗漏的数据，删除不正确的数据代之以正确数据。第四步：重建拓扑关系。图2是经过编辑修改过的８３团条田矢量图，对于试验团场８３团中各连队位置都有其精确的空间坐标，可以实现条田面积和距离的量算。
　　
　　３．３空间数据库及属性数据库的连接
　　在ＡｒｃＶｉｅｗ系统中，有专门处理和组织图形数据及用于组织图形属性的关系数据结构。利用ＡｒｃＶｉｅｗ提供的功能，空间数据和属性数据通过一系列的标识码（ＩＤ）相互连接。图形以一定格式按文件方式存储，而属性数据存储在关系数据库中；ＧＩＳ通过相应的数据库接口程序（ＯＤＢＣ、ＯＬＥＤＢ等）来管理属性数据，通过系统内部生成的惟一标识符实现数据与属性数据的关联。
　　Ａｒｃ Ｖｉｅｗ有两种管理表格的功能：连接（ＪＩＯＮ）和关联（ＬＩＮＫ）［１0］。ＪＩＯＮ可以把目标表和源表连到一起，ＪＩＯＮ适用于“一对一”、“多对一”的关系。ＬＩＮＫ虽然保持表格的相互分离，但关注表格中的关联记录，因而ＬＩＮＫ在“一对一”、“多对一”、“一对多”关系中有用（图3）。
　　４数据库的应用功能
　　４．１显示与查询功能
　　土壤养分数据库系统的建立，提供了多种方便的查询方式，主要表现为属性和图形的交叉查询。图形―属性查询，图上的任一元素均可利用鼠标方便地查到它的属性数据并以各种表的方式显示，其内容多少可根据用户需要在系统环境中设定［１1］。属性―图形查询，给出属性库的结构（属性项、属性项的值、逻辑运算符），用户可以用范围查询、缓冲查询、辖区查询、条件查询的形式进行逻辑组合条件检索，找到满足条件的空间位置。关系数据库的查询，图4为８３团一连关系数据库的查询，通过数据库中表格的链接，你可以从任何表格中探查数据库中的土壤养分属性数据，而且，由于表格和条田矢量图是连接的，你也可以看见所选中记录的位置。
　　
　　４．２专题图的制作
　　专题图通过颜色深浅、充填图案、符号、直方图或饼图来可视化地显示用户的数据。用户可以根据他们的数据，通过指定地图对象的颜色、图案或符号创建不同类型的专题图。图5为通过颜色深浅来描述８３团三连土壤有机质含量的高低。
　　
　　一幅好的专题图应该具有易读性好、可视对比强烈、“图形－背景”清晰、地理数据层次组织分明等特点，用以显示地理数据中的差别。ＡｒｃＶｉｅｗ对地图制作中的一套可视变量（图形、尺寸、方向、纹理、色调、和数值）有着良好的控制，利用它强大的功能可以制作出满意的专题地图。
　　４．３输出功能
　　ＧＩＳ的输出产品是指经系统处理分析，可以直接提供给用户使用的各种地图、图表、图像、数据报表或文字报告。本数据库系统提供多种多样的输出方式，总的来说主要包括图表、属性和各种图件的输出。图形输出主要表现为按比例尺标准图幅形式的输出、根据条件进行输出以及裁减输出，用户可根据需要确定要输出的范围，就可实现任意裁减输出。
　　４．４土壤养分空间数据插值分析
　　空间数据的插值即对一组已知空间数据，可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式［１2］，要从这些数据中找到一个函数关系式，使该关系式最好地逼近已知的空间数据，并能根据该函数关系式推求出区域范围内其他任意点或任意分区的值。
　　图6是由农五师８３团三连土壤取样点有机质含量进行的插值结果图，对有机质含量（5.2~１２、１２~１５、１５~１８、１８~27 ｇ／ｋｇ）四个等级进行插值划分。分析土壤特性空间分布特征及其变异规律，不仅能够显示随机变量在空间上的分布、变异和相关特征，而且可以通过分析，更好地解释机构因素和随机因素对变量空间变异的影响。
　　４．５数据库的更新
　　为了保证土壤养分数据的现势性和准确性，必须对土地利用数据进行适时更新。土地利用变更调查是以当年土壤养分分析的数据为基础进行的，变更的图形和属性数据也大多标在变更调查底图上。条田图斑变更数据的采集和预处理方法如下：对于图形未发生变更仅有属性变更的图斑来说，其采集方法比较简单，可以直接在上一年度的土壤养分数据上直接修改属性值；对于图形发生变更的图斑来说，需要对一些新增加或删除的线划和图斑进行采集和拷贝，以生成新的变更图斑［１3］。
　　５小结
　　棉田土壤养分包含大量的数据信息，是一项复杂的系统工程［１4］，通过建立ＧＩＳ数据库系统可以有效地管理和集成这些地学数据，并可利用空间分析方法进行空间数据分析和评价，在ＧＩＳ数据库中进行更好的数据挖掘。
　　棉田土壤取样点位置和数量的确定是数据库建立的基础，在空间插值和分析中有着重要的影响，当数据点相关且均匀分布时，能更好地反映研究要素在空间的分布特征，当数据点成群或不均匀分布时，难以很好地反映研究要素在整个空间的分布特征，可能会造成插值结果的不合理［１5］。
　　棉田土壤养分数据的原始资料数据来源于不同的调查部门，其数据的存放格式也不相同。在进行ＧＩＳ数据库建立时，应首先注意数据相关标准的确定，将各种资料数据按统一的标准进行处理，根据标准化后的数据建立数据表、索引表和数据字典。
　　土壤数据库的建成可以减少棉田的管理人员人数，帮助管理人员方便得到所需要的资料及数据分析，提高管理人员决策的效率和准确度。另一方面可以及时获取棉田土壤养分信息，对棉田养分平衡进行评价，以此为依据指导耕作、施肥措施，调控农田土壤养分的供给状况，提高养分的有效利用率，保证作物的正常生长，达到高产、优质、高效的目的，并维持、提高棉田的持续生产能力，保证农业可持续发展。
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