發(fā)布時間：2023-02-16 18:00

　　【目的】探索適合地形復(fù)雜的黃土母質(zhì)地區(qū)土壤顆粒組成的空間預(yù)測方法�！痉椒ā恳詫幭淖灾螀^(qū)海原縣為研究區(qū)域,結(jié)合地形因子、土壤類型、歸一化植被指數(shù)變量,采用基于對稱對數(shù)比轉(zhuǎn)換的經(jīng)驗貝葉斯克里格法(SLR-EBK)、回歸克里格法(SLR-RK)、隨機(jī)森林(SLR-RF)3種方法對訓(xùn)練集100個樣點表層土壤顆粒組成的空間分布進(jìn)行預(yù)測,并通過驗證集24個樣點比較了3種方法的預(yù)測精度�！窘Y(jié)果】(1)最終進(jìn)入土壤顆粒組成線性回歸預(yù)測模型的輔助變量包括高程(Ele)和土壤類型;進(jìn)入RF模型的輔助變量包括高程(Ele)、土壤類型、坡度(Slo)和風(fēng)力作用指數(shù)(WEI),其中,高程(Ele)是最重要的輔助變量,其次是土壤類型,坡度(Slo)和風(fēng)力作用指數(shù)(WEI)重要性相對較低。(2)3種方法預(yù)測的海原縣土壤各粒級含量空間分布的趨勢基本一致,表現(xiàn)為砂粒含量西南部低,東北部高,粉粒、黏粒則相反。與SLR-EBK相比,SLR-RK和SLR-RF能夠更好地反映局部變異并減小平滑效應(yīng)。(3)SLR-RF法對驗證集3個粒級含量預(yù)測的平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)均低于其他兩種方法,且從平均Aitch...

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 樣品采集與分析
    1.3 輔助變量來源及處理
        1.3.1 輔助變量來源
        1.3.2 輔助變量的提取及處理
    1.4 預(yù)測方法
        1.4.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法
        1.4.2 經(jīng)驗貝葉斯克里格（EBK)
        1.4.3 回歸克里格（RK)
        1.4.4 隨機(jī)森林（RF)
    1.5 精度驗證
2 結(jié)果
    2.1 土壤顆粒組成的描述性統(tǒng)計特征
    2.2 多元線性回歸和RF模型的構(gòu)建
    2.3 土壤顆粒組成的空間分布預(yù)測結(jié)果
    2.4 不同預(yù)測方法的精度對比
3 討論
    3.1 3種預(yù)測方法的精度
    3.2 土壤顆粒組成空間分布與輔助變量的關(guān)系
4 結(jié)論



本文編號：3744238