耕地是国家重要的自然资源,对它的保护和利用直接关系到我国粮食安全、民生民计和国家可持续发展战略。为了对耕地资源进行合理规划以便进行科学管理,对土壤的评价分析成为了尤为重要的环节。然而,影响耕地地力的因素错综复杂,利用以往的经验进行人为划分往往缺乏客观性,效率低下,难以形成统一的量化标准,造成相关监管部门信息的缺失,难以对耕地资源进行高效的规划和管理。基于以上问题的考虑,本文结合了AHP决策分析方法与FAHP模糊层次分析技术,利用计算机进行建模、分析,对耕地的各个理化特性、外部环境等各个因子权重进行全方位的综合评估,并参考领域知识,依托全国耕地资源管理信息系统,给出相应解决方案,对国家地力等级系统的建立具有很好的参考价值。本文中提及的层次分析方法是一种能将可量化因素与非可量化因素结合的决策方法,通常用于分析多重的、非结构化的复杂系统。层次分析方法可以将领域专家的实践经验和科学的量化标准相结合,解决了在决策问题上常常出现的非一致性决断问题,其思想是将一个抽象的复杂问题首先划分成几个相对具体的部分,再将这几个部分继续向下划分层次,将问题具体化,最后落实在只有两个因素存在的二元关系上,极大地简化了思维过程,避免了决策中逻辑混乱,条例不清情况的发生。利用其思想,还可以同时满足测评工作以分布式进行,互不干涉,极大地提高了评估、决策的效率,在各个领域具有广阔的实用性。本文的实践环节分为前期和后期两部分。前期,笔者首先参阅了大量的关于土壤肥力、农田水利等方面的相关资料,对问题进行了细致的解读,在此基础上,以耕地地力评价基本原理为基础,结合各领域专业知识,筛选了一系列评价要素,利用层次分析法的技术理念,初步筛选了一些会对耕地地力产生显著正向作用的影响因子,建立了关于耕地地力评价的层次分析模型；后期,笔者利用AHP层次分析技术与FAHP模糊层次分析技术,分别设计了计算土壤肥力各单位因素权重的方法,并利用C++编程语言实现了该算法的核心功能,并对模拟数据进行了大量的实验,在对比试验中,进一步理解这两种方法在应用环节上的优势和不足。实验表明,传统AHP算法在领域知识齐备完整(内在一致性高)的情况下效果良好,3阶矩阵在用幂法求主特征值时,在20次迭代以内基本收敛,精度高、速度快；模糊FAHP算法计算量较之AHP大大减小,但往往其权重分布过于集中,不利于进行跨层累加综合评权,应谨慎应用在简单的因素按权重排序方面。在本算法的基础上笔者设计了耕地地力评价系统的雏形,作为一个实验性质的系统,在设计之时就应为未来考虑,故笔者还为该系统规划了一定的可扩充的功能,以便未来工作的进行。在实验的最后阶段,笔者对该方法进行了总结,并对未来的工作加以展望。层次分析技术作为一种通用的评权方法,在耕地地力识别这个应用项目上,理论基础上也存在着一些不完善的地方(例如FAHP方法中总层次评权问题)；在具体应用上,研究的深度和广度还有新的可拓展的空间。在FAHP方法中,我们可根据情况的需要,设计增益函数,对结果进行控制,使结果分布不过于集中；对于高阶矩阵,可以利用原点平移法对算法进行优化,加速其收敛。此外,我们还可以对该考察点的其他相关数据进行统计汇总、归档,设计、建立数据仓库,在此基础上利用数据挖掘的相关方法进行进一步的研究,对土壤肥力变化的大趋势进行预测,为国家以及相应部门在相应地区耕地方面相关政策的制定提供一些具有参考性的建议,对国家地力等级系统的建立提供了一些参考性的经验,为我国农业的可持续发展提供技术支持。