基于多源环境变量的渭–库绿洲土壤颗粒含量预测研究

本文以渭干河–库车河绿洲(简称渭–库绿洲)土壤颗粒为研究对象,采集了绿洲内50个典型表层(0～10 cm)土壤样本,通过相关软件,提取到遥感指数变量、地形和气候等环境变量,经过相关性分析确定环境变量和预测目标间的关系,使用R语言构建了预测土壤颗粒含量的随机森林(random forest,RF)模型和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型。研究结果表明：XGBoost模型的预测结果整体好于RF模型,其中相关系数介于0.39～0.78;土壤pH、高程及衍生变量、光谱变换变量均是两个模型预测土壤颗粒含量的重要因子;将模型预测结果、实测数据和世界土壤数据库(HWSD)中的3种土壤颗粒数据作对比分析,结果表现出模型预测数据的误差小于HWSD与实测数据的误差。综上所述,通过筛选环境变量建立的XGBoost模型,是预测渭–库绿洲土壤颗粒含量的有效方法。