基于TOPSIS决策技术的中性及碱性土壤宏微量养分联合提取方法优选研究

本研究针对土耳其色雷斯地区中性及碱性土壤的养分检测难题，创新性采用TOPSIS多准则决策技术，系统评估了Mehlich-3、AB-DTPA等五种联合提取方法对P、K、Fe、Zn等10种宏微量养分的提取效能。研究发现AB-DTPA和Mehlich-3方法综合表现最优，相关系数达0.956（Zn），为区域土壤精准施肥提供了方法学支撑，对全球土壤检测体系优化具有重要参考价值。

　　

在农业生产中，土壤养分检测犹如给土地做"体检"，而传统单元素检测方法就像用不同的仪器分次检查——耗时费力且成本高昂。尤其对于占全球耕地约30%的中性及碱性土壤，碳酸盐的干扰使得养分提取如同"大海捞针"，不同实验室采用五花八门的检测方法，数据可比性成为行业痛点。更棘手的是，当面对P、K等宏量元素与Fe、Zn等微量元素需要同步检测时，现有研究多聚焦单一元素，缺乏系统性评估框架。这种"盲人摸象"式的现状，严重制约着精准施肥技术的推广和土壤资源的可持续利用。

针对这一系列挑战，来自中国农业科学院的研究团队在《Journal of Soil Science and Plant Nutrition》发表了一项开创性研究。他们以土耳其色雷斯地区130份中性及碱性土壤（pH 6.52-8.06）为样本，采用ICP-OES（电感耦合等离子体发射光谱仪）技术，首次将TOPSIS（逼近理想解排序法）决策模型引入土壤检测领域，对Mehlich-3、AB-DTPA（碳酸氢铵-二乙烯三胺五乙酸）、AAAc-EDTA（酸性醋酸铵-乙二胺四乙酸）、M.Morgan（改良摩根）和水提取法五种联合提取方案进行多维度评估。

研究团队首先构建了包含10种养分指标的决策矩阵，其中专家权重分配凸显区域特色——磷（P）以0.349居首，反映其对当地主栽作物小麦和向日葵的关键作用。通过Spearman秩相关分析发现，AB-DTPA对锌（Zn）的提取与常规DTPA法相关性高达0.956，而Mehlich-3对钾（K）的提取与醋酸铵法相关系数达0.912。令人意外的是，水提取法虽在硼（B）检测中表现尚可（r=0.716），但对多数元素提取效率低下，如锰（Mn）仅0.183。

在"宏量元素提取效能"部分，数据揭示AB-DTPA对镁（Mg）的提取值与常规方法高度吻合（r=0.928），其提取范围（11.6-1176 mg kg^-1）完全覆盖农学需求。而AAAc-EDTA虽对钙（Ca）提取量偏高（均值11100 mg kg^-1），但因其能同步提取硫（S）等元素，在综合评估中位列第三。特别值得注意的是，所有方法对磷的提取均呈现右偏分布（偏度1.34-6.77），提示检测低磷土壤时需要特别关注方法灵敏度。

"微量元素分析比较"章节显示，AB-DTPA在铁（Fe）、铜（Cu）、锌（Zn）、锰（Mn）四种金属元素检测中全面领先，其中对锰的提取精密度（CV=18.02%）显著优于其他方法。但Mehlich-3对硼的提取均值（0.95 mg kg^-1）最接近热水法参比值，揭示不同方法在特定元素检测中各具优势。研究还发现，改良摩根法在强石灰性土壤中会出现铁"零值"现象，这与提取液pH被碳酸盐中和直接相关。

通过TOPSIS模型计算"相对接近度"，AB-DTPA以0.815的得分拔得头筹，其与理想解的欧氏距离（0.027）仅为水提取法的1/4。该方法在保持多元素同步检测优势的同时，对色雷斯地区土壤特性展现出极强适应性。相比之下，水提取法虽操作简单，但因检测范围狭窄（如K仅3.54-93.4 mg kg^-1）且精密度差，综合排名垫底。

这项研究的意义远超方法学比较本身。其一，首次将多准则决策技术引入土壤检测领域，为全球土壤实验室提供了可量化的方法选择框架；其二，证实AB-DTPA和Mehlich-3可作为色雷斯地区土壤检测的"双优解"，仅需1-2次提取即可获得10种养分数据，使检测成本降低约60%；其三，发现提取液pH与土壤碳酸盐含量的互作是影响结果稳定性的关键因素，为后续方法改良指明方向。正如讨论部分强调，该成果不仅适用于地中海气候区，其技术路线更可推广至全球类似土壤区域，为"土壤健康普查"这类大规模行动提供标准化解决方案。未来研究可结合机器学习，进一步优化元素特异性权重分配，让土壤检测真正步入"精准化、高效化"的新时代。