| 不同方法预测苏南农田土壤有机质空间分布对比研究 |
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| 引用本文： | 谢恩泽,赵永存,陆访仪,史学正,于东升.不同方法预测苏南农田土壤有机质空间分布对比研究[J].土壤学报,2018,55(5):1051-1061. |
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| 作者姓名： | 谢恩泽 赵永存 陆访仪 史学正 于东升 |
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| 作者单位： | 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所);中国科学院大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41471177）和国家重点研发计划（2017YFA0603002）项目 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 空间预测 克里格插值模型 随机森林预测模型 有机质 |
| 收稿时间： | 2017/11/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/1/29 0:00:00 |
Comparison Analysis of Methods for Prediction of Spatial Distribution of Soil Organic Matter Contents in Farmlands South Jiangsu, China |
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| XIE Enze,ZHAO Yongcun,LU Fangyi,SHI Xuezheng and YU Dongsheng.Comparison Analysis of Methods for Prediction of Spatial Distribution of Soil Organic Matter Contents in Farmlands South Jiangsu, China[J].Acta Pedologica Sinica,2018,55(5):1051-1061. |
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| Authors: | XIE Enze ZHAO Yongcun LU Fangyi SHI Xuezheng and YU Dongsheng |
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| Institution: | Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences,Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Spatial prediction Kriging Random forest models Soil organic matter |
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