【摘 要】
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在 6个土层和 10次土壤含水量测定的基础上 ,利用土地利用与地形等 6类 2 0个环境因子变量 ,建立了黄土丘陵区小流域土壤水分空间预测的 6种多元线性回归模型 ,并提出了 5类
【机 构】
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中国科学院生态环境研究中心系统生态开放实验室; 国土资源部土地整理中心; 中国科学院生态环境研究中心系统生态开放实验室 北京100085; 北京师范大学资源与环境科学系;
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程项目 (KZCX2 - 40 5 );国家杰出青年科学基金资助项目 (4 972 5 10 1)
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在 6个土层和 10次土壤含水量测定的基础上 ,利用土地利用与地形等 6类 2 0个环境因子变量 ,建立了黄土丘陵区小流域土壤水分空间预测的 6种多元线性回归模型 ,并提出了 5类 13个指标对模型进行了评价与比较。研究表明 ,各模型组之间的差异较大 ,以直接回归模型组为最优 ,PCA线性转换回归模型组次之 ,DCA非线性转换回归模型组最差。在每一组内 ,模型之间的差异相对较小 ,以变量全部入选模型稍优于变量逐步筛选模型。 6种模型中 ,通用多元线性回归模型的拟合性最好、预测精度最高 ,但模型结构最为复杂、需要的环境因子最多 ;多元线性逐步回归模型不仅拟合性和无偏性方面很好 ,而且结构最为简单、需要的环境变量最少 ,因而为最优模型
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