水稻土有机碳密度的空间预测分析——以浙江省长兴县为例
准确预测未采样区域SOC密度,是研究SOC演变趋势和探索土壤固碳作用对缓解全球气候变化的基础.采用泛克里格法(Universal Kriging,UK)和土壤类型法(pedological professional knowledge-based method,PKB),分别对长兴县水稻土有机碳密度进行了预测,其中,UK直接以长兴水稻土剖面资料为源数据、PKB以长兴水稻土剖面数据和长兴1:5万数字土壤图为源数据进行预测.根据平均绝对误差(MAE)及均方根误差(RMSE)大小,评价了两种方法在县域尺度土壤有机碳密度空间预测效果.结果表明:UK的MAE(31.2)、RMSE(52.5)均大于PKB的MAE(24.7)、RMSE(43.1),说明PKB法的预测效果较好,UK法相对较差.研究表明,对土壤类型、土壤母质,以及剖面点位置等信息的综合考虑能使PKB法更好地表达土壤属性的空间特征,也更适于县域尺度土壤有机碳密度的空间预测.
长兴县、水稻土、有机碳密度、普通克里格、土壤类型法
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P2(测绘学)
博士后基金2008441080;中国科学院知识创新工程领域前沿项目ISSASIP0715;国家自然科学基金创新群体项目40921061;中国科学院知识创新工程重要方面项目群KZCX2-YW-Q1-07和15
2011-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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