基于传递函数的土壤数据库缺失数据的填补研究

发布时间：2021-02-28 03:57

　　数据缺失在土壤调查研究中是一个非常普遍的现象,处理不当一定程度上会影响研究结果的可靠性。土壤转换函数（pedotransfer functions,PTFs）是简单、快速、大批量填补土壤数据库缺失信息的有效手段。但目前分析和厘定我国土壤数据库缺失数据特征的研究较少,针对土壤数据库缺失数据的填补方法也亟待规范。本文对我国第二次土壤普查数据库进行分析,探讨该数据库的数据缺失特征,并对数据缺失严重的土壤属性进行预测,以期为今后的土壤数据库缺失数据填补工作提供参考。总体来看,质地（砂粒、粉粒和黏粒含量）、pH、有机质、全氮、全磷、全钾是土壤普查中最基础的调查项目,这些土壤属性信息的完整性最好。有效磷、速效钾和阳离子交换量数据有一定的缺失。碱解氮、容重、砾石含量、各种类型氧化铁数据缺失严重。在填补缺失数据时,建议首先考虑模型的稳定性,尽量使用那些相对稳定且数据完整性好的土壤属性来预测缺失数据。我国第二次土壤普查数据库基本都缺少空间属性信息,在填补缺失数据时最好采用简单而相对稳定的回归模型。利用回归分析得到的土壤传递函数可以较好地实现容重、碱解氮和部分阳离子交换量缺失数据的填补工作。尽管如此,由于... 

【文章来源】：土壤. 2019,51(05)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 数据来源
    1.2 研究方法
2 结果
    2.1 土壤属性信息的完整性
    2.2 土壤容重的预测
    2.3 土壤速效养分的预测
    2.4 CEC的预测
    2.5 氧化铁的预测
3 讨论
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3055281