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

摘要：

[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1 00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Aitchison距离(MAD)来看,SLR-RF(0.208)＜SLR-RK(0.235)＜SLR-EBK(0.274),表明SLR-RF的预测精度最高.[结论]海原县土壤颗粒组成空间预测的最优方法为SLR-RF;黄土母质区高程、土壤类型是与土壤颗粒组成的空间变异相关性较强的辅助变量.

关键词：土壤颗粒组成、空间预测、经验贝叶斯克里格法、回归克里格法、随机森林、对称对数比转换

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资助基金：国家重点研发计划;科技基础性工作专项;中国农业科学院基本科研业务费专项

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：3716-3728