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样点稀少条件下基于环境相似性的土壤有机碳空间分布预测
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作者 郭澎涛 肖秀绒 +3 位作者 赵菊 李茂芬 李波 傅奠基 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期103-110,共8页
针对现有土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)空间分布预测模型难以适用于样点稀少条件下的问题,该研究依据成土环境越相似土壤属性越相似的假设,提出一种基于环境相似性的SOC空间分布预测方法(environmental similarity model,ESM),... 针对现有土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)空间分布预测模型难以适用于样点稀少条件下的问题,该研究依据成土环境越相似土壤属性越相似的假设,提出一种基于环境相似性的SOC空间分布预测方法(environmental similarity model,ESM),首先利用影响SOC空间分布的关键环境变量刻画研究区成土环境,然后比较采样点与待估测点处的环境相似度,最后依据环境相似度预测待估测点处的SOC含量。为验证ESM方法的有效性,以云南省作为案例研究区,并设置3个情景:1)从64个采样点中随机抽取10个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次;2)从64个采样点中随机抽取20个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次;3)从64个采样点中随机抽取30个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次。以平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)评估模型预测精度。方差分析结果表明,采样点分别为10、20和30这3个情景条件下ESM的MAE(12.7、11.7、11.1 g/kg)都显著(P<0.05)低于多重线性回归(72.6、23.0、16.7 g/kg)和人工神经网络(15.8、14.9、15.8 g/kg),表明ESM模型具有较高的预测精度及较强的鲁棒性,可为成土因素复杂区域SOC空间分布的预测提供借鉴和指导。 展开更多
关键词 土壤 有机碳 模型 环境相似性 空间分布 预测 样点少
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