【摘 要】
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上世纪90 年代发展起来的贝叶斯最大熵(BEM)地统计学方法克服了传统的克里格方法不能整合软数据的缺陷，并且能够得到预测变量的后验概率分布密度。研究农业土壤中硒的空间
【机 构】
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浙江大学 环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所,浙江 杭州 310058
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
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上世纪90 年代发展起来的贝叶斯最大熵(BEM)地统计学方法克服了传统的克里格方法不能整合软数据的缺陷，并且能够得到预测变量的后验概率分布密度。研究农业土壤中硒的空间分布，制作土壤硒的分布图，能为种植业者、畜牧业者提供土壤硒的丰、缺信息，并为肥料经营者、农业、资源、与环境部门可提供有关肥料与养分资源管理和决策之依据。本研究以北达科达州北部18 个县的农业土壤中的硒为研究对象，采用贝叶斯最大熵方法来进行硒的空间预测，并将其与普通克里格(OK)和协克里格(COK)方法进行比较，评估它们在硒的空间分布预测上的精度。结果表明BME 地统计方法在预测土壤硒空间分布上比传统的OK 和COK 方法具有最高的准确度与精确度，并且BME 方法具有更为灵活的预测土壤地球化学元素空间分布的能力。
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