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不同方法预测苏南农田土壤有机质空间分布对比研究 总被引：4，自引：1，他引：3
准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、气候、土壤类型、土壤理化性质和施肥、碳投入等辅助数据预测了苏南地区农田SOM含量(0~20 cm)的空间分布。结果表明,三种方法预测的SOM空间分布总体趋势相似,表现为东高西低,但局部分异还存在差异;OK预测的精度最低,100次预测的均方根误差(RMSE)均值为6.97 g·kg~(-1)。RK和RF的预测精度则均高于OK方法,表现为整合与SOM相关性最强的辅助因子全氮(TN)时,RK和RF预测的RMSE分别降低至5.25 g·kg~(-1)和4.97 g·kg~(-1),而移除相关性最强的辅助因子TN后,RK和RF预测的RMSE亦较OK方法低,分别为6.21 g·kg~(-1)和6.29 g·kg~(-1);移除TN后,RK的预测精度稍高于RF,表明在其他辅助数据与SOM相关性相对较弱的条件下,RK方法有助于提高本研究区SOM预测精度;同时,尽管RK和RF的预测精度依然较OK高,但RK和RF对SOM方差的解释度则分别由51%和55%降低至了29%和28%。这表明,目前容易获取且相对廉价的辅助数据,对本研究区的SOM空间预测方面,还面临着数据质量低、预测精度不足等问题。 相似文献
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基于多源辅助变量和随机森林模型的表层土壤全氮分布预测 总被引：1，自引：1，他引：0
土壤全氮与土壤质量和肥力密切相关,准确掌握土壤全氮的空间分布特征对精准农业管理措施的实施具有重要意义。以寻乌县为研究区域,利用随机森林(RF)和随机森林残差克里格(RFRK)方法,结合地形因子、地理坐标、遥感因子、气候因子、距离因子和土壤理化因子等多源辅助变量,对寻乌县表层土壤全氮的空间分布进行预测和制图,并在迭代100次模型后对比了两种模型的预测精度。结果表明,在选择的4种模型精度指标中,RF模型的决定系数均值(R~2=0.629 1)和一致性相关系数均值(CCC=0.7613)均高于RFRK模型(R~2=0.5719,CCC=0.6881),而RF模型的平均相对误差均值(MAE=0.157 0 g·kg-1)和均方根误差均值(RMSE=0.210 8 g·kg-1)均小于RFRK模型(MAE=0.168 2 g·kg-1,RMSE=0.226 7 g·kg-1)。将残差作为误差项加入RF模型并未提高其预测精度,因此,RF模型可以作为土壤属性预测的一种有效方法,为农业管理措施的实施提供技术支撑。 相似文献
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黄土高原不同地貌区农田土壤有机质预测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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冬小麦是中国重要的粮食作物，开展县级冬小麦产量预测对粮食宏观调控和农业精准化发展具有重要指导意义。该研究从县级产量预测角度出发，结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks，BP）技术提出了冬小麦县级产量预测方法，使用CNN卷积神经网络对Sentinel-2遥感数据进行冬小麦种植区的分析和提取，将得到的种植区分布数据与MODIS EVI数据和耕地分布数据进行了融合，利用BP神经网络对融合后的数据进行产量特征提取和预测并选取均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和样本决定系数（Coefficient of Determination，R2）作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明，基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测方法在山东省2014－2016年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.87以上，MAE低于269.48 kg/hm2，RMSE低于346.56 kg/hm2，93%的县单产相对误差小于9%，试验结果平均值与中位数的偏差小于1.2%；在河南省2015－2019年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.96以上，MAE低于304.84 kg/hm2，RMSE低于418.14 kg/hm2，91%的县单产相对误差小于9%，试验结果平均值与中位数的偏差小于1.6%，方法所构建模型具有良好的预测准确率、鲁棒性和泛化性，可以实现县级尺度下的冬小麦产量预测。 相似文献
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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、曲阳县400 m高程以下区域为研究区,结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数、地表温度等环境变量,选择基于对称对数比（SLR）转换的普通克里格法（SLR-OK）、回归克里格法（SLR-RK）、随机森林法（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法相比,SLRRK法和SLR-RF法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MAE和RMSE均低于其他两种方法,且决定系数最高,表明SLR-OK法的预测精度最高。（3）线性回归预测模型的辅助变量包括高程、土壤类型和风力作用指数;随机森林法模型的辅助变量包括高程、土壤类型、归一化植... 相似文献
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气候变化效应评估、土壤固碳潜力和肥力管理等,迫切需要详尽的土壤有机质（soil organic matter, SOM）空间分布信息。该文以江苏省第二次土壤普查的1 519个典型土壤剖面的表层（0～20 cm）SOM含量为例,选择1 217个样本为建模集,302个为验证集,选取年均温度、年均降雨、物理性黏粒和土壤pH值等因子进行SOM的地理加权回归（geographically weighted regression, GWR）建模。从建模集中分别随机抽取100%（1 217个）、80%（973个）、60%（730个）、40%（486个）,20%（243个）的样点,对比不同样点数量下GWR和传统全局回归模型的精度差异,并选择最优模型进行SOM空间预测制图。结果表明：1）江苏省SOM含量在不同空间尺度上存在极显著的空间自相关性。不同样点数量的建模集的全局自相关性和局部空间自相关聚类图结果相似。全局Moran''s I值介于0.25～0.61（P<0.001）。SOM含量空间分布以空间聚集特征为主,"高-高"聚集区主要分布在苏中和苏南地区,"低-低"聚集区主要分布在苏北地区。2）GWR建模结果均优于传统的传统全局回归建模,其残差在不同的空间尺度上均不存在空间自相关性。不同建模集的GWR的R2adj较全局建模均提高0.15～0.20,其AIC和RSS均比全局模型有大幅降低,为56.08～360.19和17.40～76.67。不同建模样本数量的GWR模型对SOM的解释能力差异较小。3）建模样点数量（除建模样本n=243）对GWR预测制图结果的精度影响不大,RMSE介于5.56～5.75 g/kg之间,MAE介于3.87～4.05 g/kg之间,R2介于0.52～0.48之间,均优于全部建模样点的普通克里格插值验证结果。该研究可为样点数较少的省级尺度地区SOM空间建模与制图提供借鉴。 相似文献
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土壤属性空间分布受地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,单一的全局插值模型在应用中常受到一定条件的限制。对复杂地貌类型区土壤属性插值所面临的空间不连续、全局插值模型精度有限以及适应性差的缺点,提出了一种融合地学环境信息的土壤属性自适应曲面建模方法（Adaptive surface modeling for soil properties,ASM-SP）。利用2013年采集的110个样点数据,以土壤全钾含量为例,利用ASM-SP、普通克里格法（Ordinary Kriging,OK）、回归克里格法（Regression Kriging,RK）、地理加权回归克里格法（Geographically Weighted Regression Kriging,GWRK）和协同克里格（Ordinary Co-Kriging,OCK）5种插值方法,分别模拟了青海湖流域典型地区土壤全钾含量的空间分布。采用平均误差（Mean Error,ME）、平均相对误差（Mean Relative Error,MRE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、准确度（Accuracy,AC）、相关系数、回归系数和决定系数7类指标系统评价不同插值方法的预测效果。结果表明:（1）利用常规插值（OK）得到的插值曲面较为平滑,具有弱“牛眼”效应,在刻画土壤全钾含量的空间变异性方面存在明显不足,精度有待提高。（2）在融合地学环境信息的插值方法中,RK,OCK,GWRK和ASM-SP模拟精度较OK有不同程度提高,其中ASM-SP在刻画土壤全钾含量的空间变异和局部细节信息方面表现突出,精度较其他插值方法有较大程度提高,其准确度较OK,RK,GWRK和OCK分别提高9.27%,6.29%,2.66%和7.74%。ASM-SP尤其适合复杂地貌类型区,因其考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系,并融合了多个模型的适应性优势,其在刻画土壤属性空间分异的复杂性方面也更加符合实际情况,为土壤属性的空间模拟提供了新思路。 相似文献
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土壤质地作为成分数据（compositional data）的一种,其空间插值需满足非负、定和、误差最小和无偏估计4个条件。采用成分克里格法（compositional Kriging）和基于对数比转换的普通克里格法对土壤质地各颗粒组成进行空间预测,均方根误差（root mean squared errors,RMSE）和标准化克里格方差（mean squared deviation ratio,MSDR）分别被用来衡量不同方法的预测精度及模型拟合效果。研究结果表明：对数比转换的普通克里格法和成分克里格法能够保证插值结果满足成分数据插值的4个条件;成分克里格法预测的各土壤颗粒组成的RMSE最小,预测精度最高,其黏粒RMSE值相对于非对称对数比转换的普通克里格法提高将近17%;成分克里格法的变异函数拟合效果总体上好于其他两种预测方法,预测结果极差更宽,更能反映土壤质地各颗粒组成与高程、母质和水域分布的关系。 相似文献
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基于地理加权回归的地形平缓区土壤有机质空间建模 总被引：4，自引：1，他引：3
气候变化效应评估、土壤固碳潜力和肥力管理等,迫切需要详尽的土壤有机质（soil organic matter, SOM）空间分布信息。该文以江苏省第二次土壤普查的1 519个典型土壤剖面的表层（0～20 cm）SOM含量为例,选择1 217个样本为建模集,302个为验证集,选取年均温度、年均降雨、物理性黏粒和土壤pH值等因子进行SOM的地理加权回归（geographically weighted regression, GWR）建模。从建模集中分别随机抽取100%（1 217个）、80%（973个）、60%（730个）、40%（486个）,20%（243个）的样点,对比不同样点数量下GWR和传统全局回归模型的精度差异,并选择最优模型进行SOM空间预测制图。结果表明：1）江苏省SOM含量在不同空间尺度上存在极显著的空间自相关性。不同样点数量的建模集的全局自相关性和局部空间自相关聚类图结果相似。全局Moran’s I值介于0.25～0.61（P<0.001）。SOM含量空间分布以空间聚集特征为主,“高-高”聚集区主要分布在苏中和苏南地区,“低-低”聚集区主要分布在苏北地区。2）GWR建模结果均优于传统的全局回归建模,其残差在不同的空间尺度上均不存在空间自相关性。不同建模集的GWR的R2adj较全局建模均提高0.15～0.20,其AIC和RSS均比全局模型有大幅降低,为56.08～360.19和17.40～76.67。不同建模样本数量的GWR模型对SOM的解释能力差异较小。3）建模样点数量（除建模样本n=243）对GWR预测制图结果的精度影响不大,RMSE介于5.56～5.75 g/kg之间,MAE介于3.87～4.05 g/kg之间,R2介于0.52～0.48之间,均优于全部建模样点的普通克里格插值验证结果。该研究可为样点数较少的省级尺度地区SOM空间建模与制图提供借鉴。 相似文献
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基于回归克里格和遥感的紫色土区土壤有机质含量空间预测 总被引：4，自引：1，他引：3
精确预测紫色土区土壤有机质含量的空间分布,对于指导紫色土区农业生产和培肥土壤具有重要意义。以杜家沟小流域为研究区,以遥感影像作辅助变量,采用回归克里格法,预测土壤有机质含量的空间分布,并与参照方法的预测精度进行比较。结果表明:(1)Landsat ETM+影像的波段2和波段5是土壤有机质含量多元线性回归预测的最佳辅助变量,回归残差的最优半方差函数模型为球状模型,模型的拟合精度较高;(2)土壤有机质含量呈由沟谷逐渐向坡顶递减的趋势,空间变异的细节信息表达较好;(3)回归克里格法在验证点的预测值与实测值的拟合能力更好,预测结果更倾向于无偏的,MAE、RMSE和R2均优于参照方法。因此,回归克里格法是紫色土区土壤有机质含量高精度空间预测的有效方法。 相似文献
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吉林省德惠市土壤速效钾的空间分异及不同插值方法的比较 总被引：10，自引：0，他引：10
基于地统计学和地理信息系统,采用区变量的半变异理论定量研究了土壤速效钾的空间变异特征,分析比较了不同空间插值方法的插值精度,并利用最优Kriging法插值生成了研究区土壤速效钾的分布格局图。结果表明:研究区土壤速效钾具有中等强度的空间自相关,步长为108.5km;块金效应显著,C0/sill值为0.43。所有插值方法中,球面多项式插值的RMSE最大,平常克吕格的指数模型插值精度最高。IDW虽然也常常被用来进行土壤属性特征的插值分析,但它只与距离有关,对于区域性的较大差异或存在多因子影响时,Kriging方法有其明显的优势;土壤速效钾的分布以中部饮马河为线,东西差异较大,总体自东北向西南呈有规律地逐渐增大的趋势。 相似文献
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土地利用数据具有空间特性,利用地理信息系统技术与空间数据库管理技术实现土地数据的科学高效管理是必然的发展趋势。文章阐述了数据收集与采集规范的制定、数据预处理、数据采集、数据处理、数据库建立的建库技术流程,空间数据质量控制,空间数据的组织管理及数据库的功能实现。 相似文献
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上海市规模经营农场的土壤养分与水稻产量空间变异特征 总被引：2，自引：0，他引：2
运用经典统计和地统计学结合的研究方法，探讨了规模化经营农场田块内的作物产量及土壤有效养分含量等空间变异特征。结果表明，土壤pH有较小变异和较强的空间结构性。作物产量变异较小而且是随机因素引起的没有明显空间结构性，和土壤养分含量及pH值等属性也没有明显的相关。有效磷、有效硫也表现为纯块金效应，全部变异由随机因素引起。其它观测项目均有不同程度的空间自相关，有效养分含量之间也有较为显著的相关性。 相似文献
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通过景观指数分析、空间自相关性分析、空间分析,以桃源县为例,对山地丘陵地区乡村聚落的空间分布特征进行研究。结果表明:桃源县乡村聚落密度及其用地规模的空间分异特征显著,聚落总体形状较为简单,其中沅水、白洋河、延溪流域的乡村聚落形状相对较为复杂,规则性不强。桃源县各乡村聚落之间距离的空间分布格局特征并不明显,聚落之间的联系紧密,且水域对聚落空间分布的影响程度较强,最邻近道路距离的空间分布格局特征并不明显。桃源县的乡村聚落规模、形态结构、聚落与水域邻近度的空间特征显著,其空间关系差异显著。 相似文献
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为了比较土壤表层含盐量空间变异性研究的各种空间插值方法的优劣,以渭库绿洲为例,运用基于ArcGIS的4种空间插值方法（反距离加权、样条函数、克里格、协同克里格空间插值方法）,分析了土壤表层含盐量的空间变异性。并通过分析各个交叉检验统计量来验证评估数据的误差,从而选取最优的空间插值方法。结果表明:4种插值方法的插值结果基本能反映含盐量的空间分布特征,简单克里格法更适合绿洲表层土壤含盐量的空间插值;通过空间插值可以发现表层土壤含盐量呈现出东南高、西北低的态势。对渭库绿洲土壤盐分空间分布特征及空间变异进行了解,有利于土壤盐渍化的快速诊断,是盐渍化土壤治理和改良的重要基础。 相似文献
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应用地统计学对云南省呈贡县蔬菜生产基地2个典型区域（湖滨区和平坝区）3种微量元素（Pb、Cu和Zn）含量和土壤理化参数（CEC、〈0.01 mm粘粒和有机质含量）进行了空间结构分析。结果表明：（1）Pb、Cu和Zn含量在湖滨区低于平坝区, 湖滨区Pb含量的变异系数较大, 达到88.7%;（2）Pb、Cu和Zn含量在不同方向上呈带状各向异性,方向都为WS-NE和SE-NW;（3）Pb、Cu和Zn含量表现出强烈的空间变异,空间相关度介于25%和75%之间。在湖滨区Pb的变异强度高,Cu和Zn在平坝区的变异强度大于湖滨区;（4）CEC在湖滨区受到随机因素引起的变异强度大于平坝区,而粘粒含量和有机质含量的空间相关度均介于25%和75%之间。Pb、Cu和Zn含量与CEC之间呈显著的负相关性;（5）5个相邻的温室大棚湖滨区Pb含量高度变异,Cu和Zn的变异系数小。平坝区各指标的变异系数接近。呈贡县蔬菜生产基地表层土壤Pb、Cu和Zn含量在小于1 km^2的尺度上表现出明显的空间变异性,空间变异与土壤结构、灌溉、耕作活动、管理水平、施肥水平、大棚蔬菜生产年限、地下水位、农田道路网络和城市排污沟渠的分布等有关。 相似文献
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降雨侵蚀力是土壤流失模型的一个基本因子,在收集和处理降雨数据时耗时耗力,且以文本格式保存的降雨数据存在诸多缺失问题。为此,将逐日、半月、累月及累年降雨侵蚀力计算模型与组件式GIS平台ArcGIS Engine及.NET平台结合,开发一种降雨侵蚀力因子计算器,并利用多种空间插值方法对数据进行不同的空间插值。结果表明:该计算器可快速、有效地的管理数据;对计算的降雨侵蚀力数据,使用插值方法可获得栅格数据,且能进一步进行单一或批量掩膜、重采样;同时也可对降雨侵蚀力因子进行统计分析、专题图制作等。为结果的可视化及保存提供应用基础。 相似文献
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以1997年和2007年Landsat TM影像解译数据为基础,采用空间格网作为表达单元,分别从空间分布和空间结构两个角度分析了邯郸市生态系统服务价值的空间分异规律。结果表明:1997—2007年10a间邯郸市的生态系统服务价值总体比较稳定,空间分布格局基本未发生改变,通过极值分析表明10a间区域的生态系统服务价值呈下降态势;邯郸市生态系统服务价值存在明显的地域性差异,其中高值区主要分布于西部山地、丘陵地带,而低值区则主要分布于中部平原城镇聚集区;从空间结构的角度分析,邯郸市的生态系统服务价值存在明显的方向性结构特征,不同方向的空间自相关程度相异、块金效应和空间异质性程度。 相似文献
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[目的]分析重庆市永川区土地景观格局变化下的生态风险水平和时空变化规律,为该地区的土地结构优化和生态空间规划提供科学依据和理论基础。[方法]以行政村为评价单元,利用拐点识别法确定适宜空间粒度,然后借助景观格局指数构建生态风险指数,同时运用空间自相关和冷热点分析永川区土地景观生态风险的时空变化。[结果]①永川区景观格局的适宜空间粒度为60 m。②研究期间,永川区生态安全状况趋于好转,低等级风险区以茶山竹海街道为中心向东南、西南延伸,高等级风险区以五间镇、宝峰镇等为中心向外扩张。③生态风险全局Moran’s I值分别为0.447 2,0.444 6,0.372 2,呈正相关性,局部高高聚集区和热点区皆以团聚状分布于永川西北、西南和南部地区并有所扩张,低低聚集区和冷点区均以带状分布于茶山竹海街道等地并向东南延伸。[结论]虽然永川区生态安全状况趋于好转,但城周与区界附近乡镇生态风险波动较大,应成为未来生态治理的重点区域。 相似文献