本文關(guān)鍵詞： 土壤有機(jī)碳 數(shù)字土壤制圖 數(shù)據(jù)挖掘 最優(yōu)估算模型 數(shù)字地面模型 地形參數(shù)　出處：《土壤學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于數(shù)字地面模型(Digital Terrain Model,DTM),同時(shí)考慮因子組合和分辨率構(gòu)建土壤有機(jī)碳(SOC)最優(yōu)估算模型。在7 100 km2范圍內(nèi),選取了71個(gè)分辨率和22個(gè)地形因子中不多于5個(gè)因子的所有可能組合,構(gòu)造了2 514 820個(gè)模型。采樣點(diǎn)隨機(jī)分為兩組,6 362個(gè)訓(xùn)練樣點(diǎn)構(gòu)造數(shù)據(jù)挖掘模型,其他2 208個(gè)為驗(yàn)證樣點(diǎn)。根據(jù)模型相關(guān)系數(shù)r值大小從中選取了不同個(gè)數(shù)因子組合以及相應(yīng)分辨率的最優(yōu)模型,并根據(jù)這些模型生成對應(yīng)的土壤有機(jī)碳圖。結(jié)果表明:單個(gè)地形因子模型和柵格大小之間的關(guān)系表現(xiàn)出多樣化,并不是分辨率越高模型結(jié)果越好。單因子模型r值的大小并不能決定其在因子組合模型中的重要性。不同的因子及其組合有其特定的最適分辨率,最佳分辨率范圍約為60~150 m。綜合數(shù)據(jù)的存儲空間和計(jì)算量、模型復(fù)雜度、預(yù)測精度以及空間表達(dá)能力,該地區(qū)最優(yōu)模型由相對坡位、高程、歸一化高程及多尺度山谷平坦指數(shù)等4個(gè)變量組成,對應(yīng)分辨率為121.6 m。同時(shí)與多種克里格空間插值方法生成的土壤有機(jī)碳空間分布圖進(jìn)行了對比分析,發(fā)現(xiàn)無論幾個(gè)變量的組合,其空間預(yù)測能力均較克里格空間插值方法更能表達(dá)SOC的空間變化,預(yù)測精度也較高。
[Abstract]:Based on the digital Terrain model, the optimal estimation model of soil organic carbon (SoC) was constructed by considering the combination of factors and resolution. In the range of 7 100 km2, all possible combinations of 71 resolutions and not more than 5 of the 22 terrain factors were selected. 2 514 820 models were constructed. The sampling points were randomly divided into two groups of 6 362 training points to construct data mining models. According to the correlation coefficient r value of the model, the optimal model with different number of factors combination and the corresponding resolution is selected according to the correlation coefficient r value of the model. According to these models, the corresponding soil organic carbon maps are generated. The results show that the relationship between the single terrain factor model and the grid size is diversified. It is not that the higher the resolution, the better the model results. The magnitude of the r value of the single factor model does not determine its importance in the factor combination model. Different factors and their combinations have their specific optimal resolution. The best resolution range is about 60,150m.The storage space and computational complexity, model complexity, prediction accuracy and spatial representation ability of the integrated data, the optimal model in this area is composed of relative slope position, elevation, elevation, etc. The normalized elevation and multi-scale valley flatness index are composed of four variables with a corresponding resolution of 121.6 m.The spatial distribution of soil organic carbon is compared with that generated by various Kriging spatial interpolation methods. It is found that the spatial prediction ability of several variables is better than that of Kriging interpolation, and the prediction accuracy is higher than that of Kriging interpolation.
【作者單位】： 廣東省生態(tài)環(huán)境技術(shù)研究所廣東省農(nóng)業(yè)環(huán)境綜合治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;廣東省煙草公司;Department
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015B070701017,2014A040401059,2015A030401068) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41601558) 廣東省科學(xué)院創(chuàng)新平臺建設(shè)專項(xiàng)資助~~
【分類號】：S153.6

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本文編號：1521657