【摘 要】
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对于土壤景观复杂的大区域,样点往往较为稀疏,如何准确地进行土壤预测制图仍是一个需要研究的问题。本文以青海省为研究区,基于近年采集205个土系调查点数据,采用随机森林模
【机 构】
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青海师范大学青海土壤数字服务中心自然资源与环境建模实验室青海省自然地理与环境过程重点实验室; 中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家科技基础工作专项项目(2014FY110200A04);国家自然科学基金(41301230);国家自然科学基金(41571212);公安部物证鉴定中心现场物证溯源技术国家工程实验室开放课题(2017NELKFKT03);南京土壤研究所"一三五"计划和领域前沿项目(ISSASIP1622)资助
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对于土壤景观复杂的大区域,样点往往较为稀疏,如何准确地进行土壤预测制图仍是一个需要研究的问题。本文以青海省为研究区,基于近年采集205个土系调查点数据,采用随机森林模型,分别建立了表层(0~20 cm)土壤全氮、有机碳、粉粒含量和pH四个基本土壤属性与环境协同变量(海拔、坡度、地形湿度指数、年降水量、年平均气温、归一化植被指数、地表温度和地表反射率)之间的定量关系模型,对该地区进行了土壤多要素预测制图,分析了影响土壤空间变异的控制性因素。交叉验证结果显示,全氮、有机碳、粉粒含量和pH的R~2分别是0.61、0.53、0.47和0.54,这说明随机森林模型可解释47%以上的土壤空间变异。表层土壤全氮和有机碳空间分布趋势东南高,西北低,pH呈现出相反的空间模式;粉粒含量东高西低,预测结果高值出现在柴达木盆地和南部玉树、果洛地区。环境变量的重要性分析表明,年降水量对表层土壤全氮、有机碳、pH空间分布模式具有控制性影响,夜间地表温度与表层土壤粉粒含量空间变异具有较强的协同关系。
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