基于3种空间预测方法的黄土区土壤颗粒组成空间分布研究——以宁夏海原县为例

发布时间：2023-02-16 18:00

　　【目的】探索适合地形复杂的黄土母质地区土壤颗粒组成的空间预测方法。【方法】以宁夏自治区海原县为研究区域,结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数变量,采用基于对称对数比转换的经验贝叶斯克里格法(SLR-EBK)、回归克里格法(SLR-RK)、随机森林(SLR-RF)3种方法对训练集100个样点表层土壤颗粒组成的空间分布进行预测,并通过验证集24个样点比较了3种方法的预测精度。【结果】(1)最终进入土壤颗粒组成线性回归预测模型的辅助变量包括高程(Ele)和土壤类型;进入RF模型的辅助变量包括高程(Ele)、土壤类型、坡度(Slo)和风力作用指数(WEI),其中,高程(Ele)是最重要的辅助变量,其次是土壤类型,坡度(Slo)和风力作用指数(WEI)重要性相对较低。(2)3种方法预测的海原县土壤各粒级含量空间分布的趋势基本一致,表现为砂粒含量西南部低,东北部高,粉粒、黏粒则相反。与SLR-EBK相比,SLR-RK和SLR-RF能够更好地反映局部变异并减小平滑效应。(3)SLR-RF法对验证集3个粒级含量预测的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均低于其他两种方法,且从平均Aitch...

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
0 引言
1 材料与方法
    1.1 研究区概况
    1.2 样品采集与分析
    1.3 辅助变量来源及处理
        1.3.1 辅助变量来源
        1.3.2 辅助变量的提取及处理
    1.4 预测方法
        1.4.1 数据转换方法
        1.4.2 经验贝叶斯克里格（EBK)
        1.4.3 回归克里格（RK)
        1.4.4 随机森林（RF)
    1.5 精度验证
2 结果
    2.1 土壤颗粒组成的描述性统计特征
    2.2 多元线性回归和RF模型的构建
    2.3 土壤颗粒组成的空间分布预测结果
    2.4 不同预测方法的精度对比
3 讨论
    3.1 3种预测方法的精度
    3.2 土壤颗粒组成空间分布与辅助变量的关系
4 结论



本文编号：3744238