【摘 要】
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土壤有机碳（SOC）作为土壤肥力重要指标,对植物生长发育起着长期关键作用,基于中红外光谱建立的土壤有机碳定量预测模型可以有效对土壤有机碳进行准确估测。为探究适用于内蒙古地区农田土壤有机碳的定量预测模型,本研究在内蒙古境内采集了864个农田土壤样品并分别测出土壤有机碳含量和中红外光谱信息,对中红外光谱信息分别进行了多种不同组合的预处理,并结合土壤有机碳含量建立偏最小二乘回归（PLSR）、主成分回归（
【基金项目】
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内蒙古自治区科技重大专项项目《农牧交错区农田污染防治与可持续利用关键技术研究与示范》（项目编号:2019ZD009）； 内蒙古自治区科技重大专项项目《典型污染场地影响区土壤与地下水污染识别与修复技术集成示范》（项目编号:2019ZD001）；
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土壤有机碳（SOC）作为土壤肥力重要指标,对植物生长发育起着长期关键作用,基于中红外光谱建立的土壤有机碳定量预测模型可以有效对土壤有机碳进行准确估测。为探究适用于内蒙古地区农田土壤有机碳的定量预测模型,本研究在内蒙古境内采集了864个农田土壤样品并分别测出土壤有机碳含量和中红外光谱信息,对中红外光谱信息分别进行了多种不同组合的预处理,并结合土壤有机碳含量建立偏最小二乘回归（PLSR）、主成分回归（PCR）、支持向量机回归（SVR）的土壤有机碳定量预测模型并对其进行优化,通过模型验证结果筛选出该地区所对应的最优建模方法。研究结果如下:（1）将经过使用90种不同预处理方法处理后的数据分别建立土壤有机碳的偏最小二乘回归、主成分回归和支持向量机回归模型,分析各自对应的交叉验证均方根误差（RMSECV）值发现:对比原始光谱建模,通过正交信号校正（SNV）结合中心化处理（Centralization）、多项式平滑（SG-Smoothing）和Baseline处理后,三种方法预测精度均有所提升,表明正交信号校正可以增加该地区中红外光谱的信噪比。（2）对比三种建模方法发现:所得的建模结果均体现为偏最小二乘回归优于主成分回归优于支持向量机回归。使用杠杆值分别对SNV+SG平滑-PLSR和Normalization-PCR进行异常值去除和参数调整对Baseline+MSC-SVR进行参数优化后PLSR的R~2=0.7852,RMSEP=1.3418 g/kg,RPD=2.1406;PCR的R~2=0.6447,RMSEP=1.7173 g/kg,RPD=1.6726;SVR的R~2=0.7101,RMSEP=1.5464 g/kg,RPD=1.8574,其中,PLSR预测模型为非常好的定量预测模型（2.0＜RPD＜2.5）,可以对该地区农田土壤有机碳做出很好的预测。（3）将验证集数据分旗县进行对比发现,阿荣旗（黑土）和科尔沁左翼中旗（栗钙土）预测效果较好,而河套灌区（碱土）预测效果较差,表明碱土不适合混合土壤模型的建立。且分旗县进行验证时,PLSR建立的模型预测精度优于其他两种方法。综上所述,基于中红外光谱对内蒙古地区农田土壤有机碳含量建立预测模型的最优建模方法为偏最小二乘回归,其对应的最优预处理方法为SNV+SG平滑,因此该方法（SNV+SG-PLSR法）可以作为该地区土壤有机碳含量估测方法。
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