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复垦土壤有机碳空间插值及监测样点优化布局研究

刘孝阳  
【摘要】:通过对土壤采样方案和土壤属性空间插值方法的优化从而获得矿区重构土壤基本特性对于复垦农用地监测与评价具有重要的理论和实际应用价值。首先采用多元线性回归模型、反距离加权法、普通克里金法及回归克里金法对平朔煤矿复垦区土壤有机碳含量进行空间插值预测分析,插值精度通过Pearson相关系数、均方根误差(RMSE)、平均预测误差(ME)以及准确度(AC)进行评价。研究结果表明:(1)露天煤矿排土场复垦土地土壤有机碳空间变异性较大,变异系数最高达到145.408%,属于强变异性;(2)预测精度上,回归克里金法的预测精度最高,Pearson相关系数达到0.984,均方根误差、平均预测误差以及准确度分别为-0.012、0.211、0.991,多元线性回归法的的预测精度次之,预测精度最差的为反距离加权法及普通克里金法;(3)局部细节表达上,回归克里金法的预测表达较为精细,能够较好的刻画出数据的跳动性和不确定性,反距离插值法与普通克里金法预测具有明显的平滑作用,空间变化较为连续。另外,对与土壤有机碳含量相关性最高坡度和优化植被调节指数进行环境因子的组合,运用模糊C均值聚类的方法对其进行模糊聚类对已有的土壤采样点进行优化布局,最后从162个样点中优选出67个代表性样点,将两类土壤样点分别进行反距离插值生成土壤有机碳整体空间分布图,并利用Pearson相关系数、均方根误差,平均预测误差以及准确度四项精度评价指标对预测精度进行检验,结果表明两组土壤样点的各项精度评价指标值相差很小,预测精度基本一致:(1)两组土壤样点的RMSE与利用代表性样点的RMSE保持高度一致,二者值相等,均为1.125;(2)利用全部训练数据预测值的Pearson相关系数为0.240,而利用代表性样点法的Pearson相关系数为0.246,后者略高于前者;(3)利用全部训练数据插值法的ME和AC值分别为0.252、0.318,利用代表性样点插值法的ME和AC值分别为0.271、0.303,前者略高于后者,但相差很小。这表明,回归克里金法最适合复垦区土壤属性的插值预测,利用模糊聚类对复垦区进行土壤样点优化布局是切实可行的。


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