在我國西北不封的干旱情況十分的嚴重，尤其是侵蝕嚴重的干旱半干旱黃土丘陵溝壑區，土壤水分不僅是土壤侵蝕過程植物生長和植被恢復的主要影響因子，也是重要的農業水資源。
      在干旱半干旱地黃土區，深厚的黃土層（一般厚度達50~200m）蓄積大量的水分形成了土壤水庫”，“庫”中的初始條件，也是植被恢復的主要制約因子。不同的土壤水條件，植物種的侵入、生長狀況不同，群落具體的演替方向和速率具有明顯差異。在常年使用土壤水分溫度測定儀對西北地區土壤進行測量監控后得出結論，改良土壤水分條件可以改善植物的萌發生根條件，并啟動生態系統的演替過程。土壤水分的有效性是評價植被對土壤水分可利用程度和水分脅迫對植被生長影響的主要指標，土壤蓄水數量則是植被恢復與重建中的重要土壤環境因素。這方面的研究在國外開展較早，研究內容已涉及到植物根系的吸水速率和土壤水分有效性動力學和植被對土壤蓄水性能的影響上。建立科學合理實用的水資源評價指標體系，既是水資源的評價基礎工作，也是水資源研究向前發展的導向和推動力。我們對土壤水的概念進行較全面的討論；從土壤水的特性及其對植物的有效性出發進行探討，提出了土壤水資源的評價系數；主要闡述了土壤水資源的定義及研究土壤水資源的重要意義，分析了土壤水資源的結構，重點研究了可更新的土壤水資源和可開發利用的土壤水資源，提出了土壤水資源評價方法。在植被恢復與重建中，應該考慮退耕地的土壤水分特性，以保證選擇理想而實用的植被恢復目標。
     現存不同退耕年限植物群落的土壤水分特征對有效干預和調控植被恢復有著非常重要的參考價值。因此，評價黃土高原退耕地的土壤水分現狀有十分重要的現實意義。然而，現有的土壤水分評價方法存在著事物識別不清、受人為因素干擾及評價結果不直觀等困難。為此，本文通過對不同土層土壤水分評價指標實測數據的分析，運用基于熵權的屬性識別模型對黃土高原不同年限退耕地土壤水分進行了綜合評價，為加快黃土高原退耕地植被恢復提供科學依據。
     研究區概況研究區在延河流域，位于黃土高原腹地，流域全長286.9km，總面積7687km?。研究區屬半干旱氣候區，年降雨量500mm，年均氣溫9℃；主要土壤為粉沙質黃綿土。土質疏松，抗沖性差，水土流失嚴重，屬極強度侵蝕區。植被類型為森林草原植被---溫性草原植被。根據黃土高原植被區劃的主流觀點，該區為森林草原帶，代表性植被有白羊草 （長芒草、鐵桿蒿、茭子和達烏里胡枝子等。土地利用類型主要的水對區域第一性生產力的形成具有重要作用，從而成為土地資源質量評價的主導因素之一。土壤水對植被恢復具有制約作用，它不僅影響植物群落的發生、發育和演替的速度，而且決定著植物群落演替的方向，因為土壤的水分是植被演替基本有坡耕地、梯田、果園、喬木林地、灌木林地、天然草地和荒坡地等類型。延河流域的地貌、土壤類型、成土母質以及土地利用方式在黃土高原具有很好的代表性。
　   我們現在對土壤水分進行樣品采集和測定主要通過空間代時間的方法來測定不同年限退耕地土壤水分變化。為減少由此產生的誤差，對每個時間序列進行多點重復調查以增加樣本數。首先通過訪談、歷史資料查證等確定退耕的時間。土壤水分采用土鉆樣，烘干法（105℃）測定，測深5ｍ，取樣深度間隔20ｃｍ。采樣時間為2005年7－8月。對獲取資料進行分析時，剔除了由于特殊立地的影響而形成的異常值，用于分析評價的樣點為66個。　評價指標和評價標準根據所處研究區域的土壤條件和土壤水分有效性與土壤持水力、水分常數（主要是凋萎系數和田間持水量）的特征，劃分出土壤有效水分區間。一般來說，有效水被植物的利用有難易區別，愈靠近凋萎系數的水愈難被植物吸收。在黃土高原，一般以田間持水量的60%作為植被生長阻滯點，相應地，參考有關人員對土壤水分的研究結果，將研究區土壤含水量劃分為5個等級（表1）。

     通過這次抽樣調查在大多數評價問題中，權重的確定都受到主觀因素的影響，評價結果不統一，也沒有可比性。屬性識別模型是以屬性集理論和屬性測度為基本概念，在有序分割類和屬性識別準則的基礎上，能對事物進行有效的識別和比較分析。該模型在一定程度上減小主觀因素的影響，已經在環境質量評價、水質水資源評價等問題中得到了成功應用。運用基于熵權的屬性識別模型進行土壤水分綜合評價的基本思路：首先分別計算樣本各評價指標的屬性測度及其權重系數，利用加乘法原則求出樣本的屬性測度，最后根據置信度準則和評分準則對樣本進行分類、比較和排序。

        本研究運用熵值法確定各評價指標的權重系數，使用土壤水分溫度記錄儀對延河流域退耕地土壤水分進行綜合評價。利用統計軟件對土壤水分的實測數據進行統計分析。土壤水分評價指標權重值評價指標權重是指不同土層土壤水分對整體土壤水分的影響程度或貢獻率，表示不同土層土壤水分在土壤水分綜合評價中的作用和地位的不同。在信息論中，熵值反映了信息的無序化程度，可以用來度量信息量的大小。某項指標攜帶的信息越多，表示該指標對決策的作用就越大。熵值越小，則系統的無序度越小，故可用信息熵評價所獲系統信息的有序度及其效用。本文采用熵值法確定權重，即熵權，它是在客觀條件下由評價指標值構成的判斷矩陣來計算指標信息的效用值。