农业生产的物质基础与载体是土壤,土壤本身又是一个复杂多变的复合体,同时受着成土母质、环境、气候、耕作制度和管理方式等因素影响。很多研究已证明土壤养分和作物产量与质量在时间上和空间上都具有明显的空间变异特性。在实际生产中,很多人把土壤养分的多少作为衡量一个区域作物产量和质量的重要的指标之一。预测土壤养分及其空间变化特征是精准农业中精确施肥的一个重要目标。掌握种植区土壤养分的空间和时间变异,是实施精准农业管理方式的基础,它也是关系到我国农业可持续发展的重大技术问题。本研究地点选择在吉林省榆树市精准作业示范区,研究对象是黑土,采用统计学、地统计学、时序分析法以及主成分分析和聚类分析等方法,研究土壤养分和水分时空变异规律以及对土壤肥力状况进行综合评价。通过研究主要取得以下结果:1、基于统计学研究精准作业区土壤养分的空间变异规律(1)基于常规统计学分析土壤养分的基本特征研究结果表明:土壤中的碱解氮、有机质、土壤水、pH值的分布经检验完全属于正态分布,而速效磷、速效钾转换后服从对数正态分布;土壤的有机质与pH值的变异系数均低于10%,其空间变异特征为弱变异性。土壤pH值的变异系数只有2.88%,这表明土壤的酸碱度是稳定性较好的变量,受人为因素影响的程度小。其它参数碱解氮、速效磷、速效钾及土壤水的变异系数均在11.15%-48.59%之间,均属于中等空间变异性。(2)基于地统计学分析研究土壤养分的空间趋势分析结果表明:利用趋势曲线方式分析土壤中的碱解氮、速效磷、速效钾、有机质、土壤水、pH值的左后和右后投影情况,掌握各属性特征的由东向西和由南向北的变化趋势;应用克里格插值方法来研究区土壤属性指标的空间分布状况,其变异情况具有如下特征:除土壤水的空间相关性较弱之外,其它几种养分的属性值的空间相关性为中等,表明土壤养分变异是由区域因素和非区域因素共同作用的结果。2、基于时间序列模型的土壤温度与湿度变异规律的研究通过应用多种曲线模型预测比较分析,结果表明:以小时为单位的情况下,温度预测用三次指数平滑曲线模型效果相对较好,湿度用一次指数平滑模型效果相对较好;以天为单位时间段的间隔时,温度预测可以用一次指数平滑模型来预测,湿度可以用二次滑动平均来模拟。它们的相对误差均是以小时为单位的比以天为单位的相对误差要小。但从应用曲线估计法对温度和湿度的预测分析结果可以看出,温度比湿度更适合用此方法进行预测。3、影响精准作业区玉米产量的多种因素分析(1)研究作物产量的时序分析特征经研究得出以下结论:如果选用曲线估计方式对产量进行预测,比较多种曲线拟合结果选择三次函数来进行回归分析的效果最优;如果选用时序分析的ARIMA模型进行预测,那么时序模型ARIMA(2,1,1)预测产量效果较好;经过几轮精准作业后,发现不同年份的产量均符合正态分布,产量的变异系数逐渐减小,且变异系数均低于20%,他们在东西方向产量的趋势线近似是平滑直线,可见差异性逐渐在减弱。(2)研究土壤中微量元素B空间自相关性结果表明:根据Moran’s I系数评定法确定精准作业区的土壤B具有空间自相关性,随着样点距离的增大,变异函数值不断增大,而且经过相同的距离,硼的点云在两个方向上的变化情况明显不一样,表现为各向异性,研究发现在东西方向比南北方向上具有更远距离的空间自相关性。4、数据挖掘方法在土壤肥力评价中的应用研究(1)基于主成分分析方法的研究在对研究区土壤进行主成分分析过程中,根据土壤的养分特征,提取累积贡献率为87.98%的5个主成分,它们的各个因子的方差贡献率分别是40.93%、16.45%、15.15%、9.16%和6.29%,同时并给出每个主成分的数学表达式。(2)基于聚类分析算法的地力评价本研究以精准作业区的5号地为研究对象,在聚类距离为0.285时,土壤分成四个类:第Ⅰ类主要特征是速效磷极低型,第Ⅱ类主要特征是碱解氮极高型,第Ⅲ类主要特征是有机质、速效钾偏高型,第Ⅳ类主要特征是速效磷偏高型,并针对不同的类型给出相应的施肥方案,用于指导实际田间管理与施肥。