【摘 要】
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[目的]构建土壤转换函数,利用土壤其它属性间接预测土壤容重.[方法]本文采用最优子集、lasso压缩估计、十折交叉检验等方法,以土壤有机质、土壤含水量、土壤质地和土壤采样深度作为预测变量,分不同垂直尺度(0～10、10～20、20～40、0～40 cm)对土壤容重进行预测.[结果]土壤容重系统变异的影响因子随土层中有机质含量高低的不同而不同;基于融合十折交叉检验的最优子集和lasso压缩估计所构建的土壤容重预测模型比已有模型精度更高(RMSE=0.063、0.029),但不同方法在不同垂直尺度上预测效果的
【机 构】
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安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南 232001 ;中国科学院南京土壤研究所,江苏南京 210000;安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,安徽淮南 232001
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[目的]构建土壤转换函数,利用土壤其它属性间接预测土壤容重.[方法]本文采用最优子集、lasso压缩估计、十折交叉检验等方法,以土壤有机质、土壤含水量、土壤质地和土壤采样深度作为预测变量,分不同垂直尺度(0～10、10～20、20～40、0～40 cm)对土壤容重进行预测.[结果]土壤容重系统变异的影响因子随土层中有机质含量高低的不同而不同;基于融合十折交叉检验的最优子集和lasso压缩估计所构建的土壤容重预测模型比已有模型精度更高(RMSE=0.063、0.029),但不同方法在不同垂直尺度上预测效果的表现不同,最优子集在表层0～20 cm所得土壤转换函数较lasso压缩估计效果更佳,而在土层20～40、0～40 cm,lasso压缩估计预测效果更为接近实际的土壤容重的分布趋势.[结论]与以往建模方法相比,十折交叉检验规避了在选取模型训练集和验证集上的随机性,提高了模型的预测精度;最优子集保证了全局最优的变量组合;lasso压缩估计弥补了最小二乘模型方差偏大的缺陷,使模型输出的稳健性得以提升,并刻画出模型的具体形式.研究成果可为区域土壤容重预测提供方法支撑.
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[目的]揭示黔西南石漠化区不同群落土壤碳氮磷空间分布及化学计量的垂直分异规律,为黔西南喀斯特石漠化区生态治理和植被恢复提供科学依据.[方法]以5种植物群落下不同深度土壤为研究对象,探讨土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)含量及生态化学计量的垂直分布特征.[结果]SOC、TN、TP的变幅分别为11.98～32.91、1.98～4.99和0.43～1.69 g/kg,SOC、TN总体随土层加深而降低,TP在各土层间无明显变化;C∶N、C∶P、N∶P的变化范围依次为4.64～7.87、11.49～3
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