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《郑州大学》 2018年
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县域尺度农用地表层土壤有机质含量预测技术对比研究

韩杏杏  
【摘要】:土壤是绿色植物生长的介质,人类赖以生存的最重要自然资源之一,土壤有机质作为土壤的重要组成部分,是反映土壤性状的重要指标之一,常被选做评价土壤肥力和土壤质量的因子。土壤有机质含量还是估算土壤有机碳储量的基础,其含量及动态对全球碳循环及气候变化有着重要影响。因此,如何基于有限样点数据相对准确地揭示土壤有机质含量时空变异特征一直是相关研究的热点。耕地表层土壤有机质含量更是与作物生长发育、农产品产品品质密切相关,掌握耕地土壤有机质的空间分异状况对土壤肥力定向培育、农作物栽培与种植、水肥田间管理等农业生产实践具有重要的指导意义。受成土环境、土壤发育过程以及人类活动等因素的影响,不同土壤类型在各类发生学属性方面均有一定差异,因此,同一解释变量对不同土类有机质变异程度的影响也会有所不同。本研究以河南省泌阳县为案例研究区,以2009年~2011年在案例区开展的测土配方施肥项目采集的2172个耕地表层土壤样点数据为构建预测模型的数据基础,并收集整理了第二次全国土壤调查数据库、第二次全国土地利用调查数据库、泌阳县统计年鉴、遥感影像等资料,以自然环境因子(高程、坡向、坡度、NDVI)、土壤属性因子(土壤质地)、耕地管理因子(灌溉水平、排水能力)等七个因子作为解释变量,基于方差分析结果,分别抽取不同组土类(黄褐土、黄棕壤、潮土、砂姜黑土4个土类为主)表层土壤样点数量的70%左右构成训练数据集,运用逐步线性回归、空间自回归、地理加权回归、随机森林四种模型分别拟合各组土类表层土壤样点有机质含量与显著相关的解释变量之间的关系,对上述模型的适用性、预测输出结果的精度进行系统分析对比,并以此为基础,对案例地区不同土类耕地表层土壤有机质含量进行空间预测。研究结果表明:(1)案例区所有耕地表层土壤样点有机质含量的均值为14.26 g/kg;不同土类中,砂姜黑土表层土壤有机质含量的均值最高,为16.44g/kg。潮土与粗骨土类、黄褐土与黄棕壤类土壤样点的有机质含量数据统计特征类似,两组土类可分别构建一个表层有机质含量预测模型,而砂姜黑土类单独构建预测模型。(2)样点表层土壤有机质含量均具有显著空间自相关性,同一土类的样点,表层土壤有机质存在局部空间聚集状况,不同土类比较,内部空间聚集程度存在差异。(3)模型检验方面,回归类模型对于训练集的回代检验效果优于交叉验证,随机森林模型不存在过度拟合。(4)无论比较拟合优度R~2还是与实测值对比的皮尔逊相关系数等指标,地理加权回归模型在对案例区耕地表层土壤有机质含量的预测表现整体上都要优于逐步线性回归和空间自回归模型,与随机森林模型的预测能力相当。潮土、粗骨土分布区以使用随机森林模型的预测效果最优,输出的所有样点预测值与实测值相关性高达0.875,但残差仍存在一定的空间自相关性;其它两组土类以使用地理加权回归模型的预测效果最优,黄褐土与黄棕壤类与实际值相关性为0.653,砂姜黑土类0.617,残差的自相关性几乎消失。(5)对于潮土、粗骨土农用地来说,影响表层有机质含量变异的最重要因子是坡向和灌溉水平。高程则是影响黄褐土、黄棕壤表层土壤有机质含量的最关键变量,砂姜黑土表层有机质含量高低同样受高程影响最大。(6)输出的预测图显示,案例区西北角砂姜黑土分布区农用地表层土壤有机质处于较高水平,案例区北部也有有机质含量高值区零散分布,而西南部农用地表层土壤有机质水平普遍较低。本文系统研究了案例地区不同土类的农用地表层土壤有机质含量变异特征,通过对比,揭示了随机森林模型算法和地理加权回归算法在土壤属性空间预测与数字化制图领域的有效性和应用潜力,阐释了影响和制约不同土壤类型的耕地表层土壤有机质含量的核心因素各异,为获得更精确的预测结果,需要构建对应的适宜模型。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S153.621

【参考文献】
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