基于神经网络模型和地统计学方法的土壤养分空间分布预测

发布时间：2018-04-04 22:32

  本文选题：径向基函数神经网络模型　切入点：普通克里格法　出处：《应用生态学报》2013年02期

【摘要】：采用径向基函数神经网络模型与普通克里格法相结合的方法,预测川中丘陵区县域尺度土壤养分(有机质和全氮)的空间分布,并与普通克里格法和回归克里格法进行比较.结果表明:各方法对研究区土壤养分的预测结果相似.与多元回归模型相比,神经网络模型对验证样点土壤有机质和全氮的预测值与样点实测值的相关系数分别提高了12.3%和16.5%,表明神经网络模型能更准确地捕捉土壤养分与定量环境因子间的复杂关系.对469个验证样点预测结果的误差分析表明,神经网络模型与普通克里格法相结合的方法对土壤有机质和全氮预测结果的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差较普通克里格法分别降低了6.9%、7.4%、5.1%和4.9%、6.1%、4.6%,降低幅度达到极显著水平(P0.01);与回归克里格法相比则分别降低了2.4%、2.6%、1.8%和2.1%、2.8%、2.2%,降低幅度达显著水平(P0.05).
[Abstract]:The spatial distribution of soil nutrient ( organic matter and total nitrogen ) in soil nutrient ( organic matter and total nitrogen ) was predicted by using radial basis function neural network model and ordinary Kriging method . The results showed that the average absolute error , mean relative error and mean square error of soil organic matter and total nitrogen in soil were increased by 12.3 % and 16.5 % respectively .

【作者单位】： 四川农业大学资源环境学院;四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室;四川农业大学林学院;
【基金】：国家杰出青年科学基金项目(40825003) 国家自然科学基金项目(41201214,40801175)资助
【分类号】：S158

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1712009