文献类型： 中文期刊
作者： 马世豪;王建霄;张认连;龙怀玉;申哲;王转;徐爱国
作者机构：
关键词： 土壤机械组成;空间预测;随机森林;回归克里格法;普通克里格法;对称对数比转换
期刊名称： 中国土壤与肥料
ISSN： 1673-6257
年卷期： 2023 年
页码：
收录情况： 北大核心（2020版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2023版） ; ; 农林核心（2020版）
摘要： 探索适合地形平缓的山前冲积扇地区土壤机械组成的空间预测方法。以河北省灵寿、行唐、曲阳三县400m高程以下为研究区域，结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数、地表温度变量等环境变量，选择基于对称对数比转换的普通克里格法（SLR-OK）、回归克里格法（SLR-RK）、随机森林（SLR-RF）3 种方法，对训练集114个样点表层土壤机械组成的空间分布进行预测，并通过验证集50个样点比较了3 种方法的预测精度。（1）从空间预测图来看，砂粒呈现出西北低，东南高的空间分布趋势；粉粒和黏粒与砂粒相反。与SLR-OK 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。（2）对于砂粒和粉粒，SLR-RF 法对验证集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，且决定系数最高，表明SLR-RF 的预测精度最高；对于黏粒，SLR-OK 法对验证集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，且决定系数最高，表明SLR-OK 的预测精度最高。（3）线性回归预测模型的辅助变量包括高程（Ele）、土壤类型和风力作用指数（WEI）；RF 模型的辅助变量包括高程（Ele）、土壤类型、归一化植被指数（NDVI）、地表温度、风力作用指数（WEI）和流量累积（FA），对于砂粒和粉粒，土壤类型和高程（Ele）是重要的辅助变量，归一化植被指数（NDVI）、地表温度、风力作用指数（WEI）和流量累积（FA）重要性相对较低。研究区砂粒和粉粒空间预测的最优方法为SLR-RF，在山前冲积扇地区地形较平缓，砂粒和粉粒对地形变量敏感；黏粒空间预测的最优方法为SLR-OK。
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