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基于随机森林的农耕区土壤有机质空间分布预测

杨煜岑  杨联安  任丽  李聪莉  朱群娥  王天泰  李新尧  
【摘要】:以陕西省周至县农耕区为研究区,采集192个土壤样品,通过随机森林模型(random forest,RF)对土壤有机质含量进行回归预测,通过29个(15%)独立验证点对预测结果进行精度验证,并与普通克里格(ordinary kriging,OK)和协同克里格(cokriging,COK)插值结果进行对比分析。结果表明,研究区土壤有机质含量在训练集和验证集中均属于中等变异性,含量处于中等偏低水平,大致表现为中、南部黑河东岸土壤有机质含量相对较高,东北部渭河沿岸含量较低。对变量重要性进行排序,影响研究区土壤有机质的主要因素为数字高程(DEM)和降水量。与OK、COK相比,RF对土壤有机质的预测值和实测值的相关系数(0.782)更高,而平均绝对误差(0.618 g·kg~(-1))和均方根误差(2.062 g·kg~(-1))更低,说明RF能够更精确地反映局部土壤有机质含量的空间变化信息。

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