【目的】分析研究區(qū)域內(nèi)的耕地質(zhì)量差異,優(yōu)化耕地利用與布局,為耕地保護(hù)提供參考依據(jù)�！痉椒ā恳郧嗪Ｊ」埠涂h、都蘭縣和烏蘭縣的耕地為研究對象,根據(jù)歷史及現(xiàn)有文獻(xiàn)收集耕地質(zhì)量的影響因素,采用隨機(jī)森林算法和相關(guān)性分析篩選定級指標(biāo)并確認(rèn)權(quán)重,通過加權(quán)求和法計算定級指數(shù)并劃分級別,得到定級結(jié)果。與常用的特爾菲法定級成果進(jìn)行比較分析。【結(jié)果】隨機(jī)森林算法得到的變量重要性（I）范圍在0.03～11.94,相關(guān)性分析結(jié)果顯示,大部分影響因素間相關(guān)性不顯著,有8個為顯著相關(guān),綜合I值和相關(guān)性分析結(jié)果將30個影響因素收斂為4個緯度下的14個定級指標(biāo),其中影響研究區(qū)域耕地質(zhì)量的主要因素為生態(tài)系統(tǒng)脆弱性、生長季平均降水和年總太陽輻射量,權(quán)重分別為0.11、0.10和0.09,隨機(jī)森林算法評價結(jié)果與實(shí)際情況相符�！窘Y(jié)論】與常用的特爾菲法比較,隨機(jī)森林算法穩(wěn)定性更好,級別指數(shù)變幅區(qū)間更小,更有利于構(gòu)建省級空間尺度的耕地級別可比序列。 

【文章來源】：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2020,41(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)域2種方法的定級結(jié)果及空間分布圖

從對樣帶的定級結(jié)果(圖4)可知，隨機(jī)森林算法和特爾菲法的定級結(jié)果空間變化趨勢基本一致的趨同性強(qiáng)，對同一地塊的級別高低判斷基本一致，都能夠較好地體現(xiàn)出耕地級別的空間變異性。另外，隨機(jī)森林算法更加穩(wěn)定，級別變化程度小，更有利于構(gòu)建省級空間尺度的耕地級別可比序列。圖4 隨機(jī)森林算法和特爾菲法對2條樣帶定級結(jié)果的對比

圖3 研究區(qū)域2條樣帶位置圖在西北-東南樣帶第220 km處，隨機(jī)森林算法的定級結(jié)果與特爾菲法比較相似。該位置地形平整，土壤質(zhì)地為壤土，有效土層厚度大于1 m，土壤有機(jī)質(zhì)含量較高，但生長季降水及溫度條件較差，距離共和縣城區(qū)較遠(yuǎn)，區(qū)位條件較差。表明盡管隨機(jī)森林算法比特爾菲法的定級指標(biāo)數(shù)量較少，但定級結(jié)果由于權(quán)重的大小調(diào)整，未影響定級結(jié)果的準(zhǔn)確性，隨機(jī)森林算法能夠有效地表現(xiàn)研究區(qū)域耕地級別的空間變異性。

【參考文獻(xiàn)】：
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