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土壤质地的空间分布对指导土壤改良、灌溉排水管理及水土资源合理利用等具有重要意义,而克里金插值方法尽管应用广泛,但往往会产生平滑效应,即高值低估和低值高估。本研究针对河套灌区土壤颗粒组成,使用不同的对数比转换方法处理其成分数据特性,通过普通克里金法对转换后的数据进行空间插值,同时基于邻近点特征构建插值点残差估算的误差反向传播(BP)神经网络(BPNN)模型,并对插值结果的平滑性进行分析评估和校正探究。河套灌区的应用结果表明,不同对数比转换方法对克里金插值的平滑效应作用程度不同,其中等距对数比转换(ILR)的改善效果最显著,与直接使用普通克里金插值相比,黏粒、粉粒和砂粒的极差平滑率分别减小5.8%、33.8%和45.6%,标准差平滑率分别减小38.6%、53.9%和60.2%。进一步使用BPNN模型校正后的土壤颗粒组分插值平滑性显著降低,其中极差平滑率降为0,标准差平滑率仅为0.03～0.07;同时插值误差有一定减小,其中黏粒、粉粒和砂粒的均方根误差分别减小19.8%、21.0%和14.6%。本研究提出的基于对数比转换(ILR)和误差反向传播(BP)神经网络模型联合处理方法(ILR-BP)... 相似文献
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