基于主成分分析的協(xié)同克里格插值模型對(duì)土壤銅含量的空間分布預(yù)測(cè)
[Abstract]:Taking the citrus growing area of Honghuaaozhen, Yidu City, Hubei Province as an example, the heavy metal total copper content in soil was selected as the research object. The Pearson correlation coefficient method was used to select the soil factors (all K, all Cr,CEC, all Al,) which had a high correlation with soil copper content. The total N (P0.05) is regarded as the auxiliary variable. The spatial model of soil copper content, (COKPCA), is constructed by using the principal component analysis (PCA) to reduce the dimension of the auxiliary variable and calculate the total score of the auxiliary variable, combined with the cooperative Kriging interpolation. At the same time, the common Kriging interpolation model (OK) and the cooperative Kriging interpolation model (COKK), with all K as the auxiliary variable were constructed at the same time. After comparing and analyzing the simulation accuracy of different spatial models, an optimal spatial model method was proposed to further analyze the spatial distribution characteristics of soil copper content in the study area. The results show that the RMSE of the general Kriging interpolation (OK), co-Kriging interpolation (COKK) and the cooperative Kriging interpolation (COKPCA) model combined with the principal components are 7.044 ~ 6.907 and 6.309, respectively. The R2 was 0.716, 0.743 and 0.852, respectively, and the (AIC) of the information content criterion of the red pool was 101.591n 96.908 and 87.203, respectively. In a comprehensive comparison, COKPCA has the best simulated interpolation results, followed by COKK, and OK is relatively poor.
【作者單位】: 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;武漢大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;湖北省測(cè)繪工程院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371227,41101192) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2013JC016)
【分類號(hào)】:S153.6
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2427614
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