【摘 要】
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耕地土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)含量不仅是土壤质量的重要表征,还是农业温室气体的重要源库,而基于环境变量建立的随机森林算法(Random Forest,RF)是当前提高土壤
【机 构】
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福建农林大学资源与环境学院,土壤生态系统健康与调控福建省高校重点实验室,福州 350002
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耕地土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)含量不仅是土壤质量的重要表征,还是农业温室气体的重要源库,而基于环境变量建立的随机森林算法(Random Forest,RF)是当前提高土壤有机碳空间预测精度的方法,但不同组合环境变量对RF模型预测精度的影响仍需深入研究.本文以福建闽东南复杂地貌区为例,以两种环境变量组合(遥感变量+气候因子和遥感变量+气候因子+土壤属性)为输入数据集,利用RF算法对耕地表层SOC含量进行模拟预测和精度对比,并与普通克里格(Ordinary Kriging,OK)插值模型进行比较.结果表明,基于全部环境变量构建的RF模型表现最佳,其模型拟合度和预测精度相较于未加入土壤属性的模型有显著提高(r提高7.95％,为0.95,RMSE下降45.13％),且对SOC空间分异信息的捕获更精确,OK模型总体预测精度最弱.利用最优模型反演得到的研究区耕地SOC含量为14.70±2.95 g·kg–1,东部沿海低于西部内陆.变量贡献率分析显示,除了与土壤碳紧密相关的水解性氮(N),遥感变量中数字高程模型(Digital Elevation Modecs,DEM)也是影响闽东南地区SOC预测精度的重要变量,因此,遥感变量、气候因子和土壤属性共同驱动的随机森林模型可作为闽东南复杂地貌区耕地有机碳含量空间预测的有效方法.
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