耕地土壤速效钾含量的空间预测方法研究

利用插值方法进行土壤属性的空间预测是土壤学科的研究热点之一,以土壤发生学相关信息作为辅助变量的克里格空间插值方法则少有研究。该文以成土母质多样的湖南省石门县为例,基于GS+、ArcGIS和Matlab,结合成土母质信息的克里格(PMK)插值方法,对研究区土壤速效钾空间分布进行了预测。结果表明,PMK法较好地解决了因成土母质间速效钾含量差异给预测带来的误差,预测精度较反距离权重(IDW)、普通克里格(OK)法分别提高了21.68%、16.43%;PMK法制作的空间预测图中速效钾分布突变而非渐变,较IDW、OK预测结果接近研究区实际情况,进而证明在成土母质较为复杂的地区,PMK法适合对土壤速效钾含量的预测。     

宜宾市城市土壤锌含量的空间分布特征及污染评价

在对四川省宜宾市63个土壤样品Zn含量分析的基础上,运用GIS地统计模块对Zn的空间分布特征和污染状况进行了系统分析.结果表明:不同功能区土壤Zn含量从高到低依次为:工业区>交通区>商业区>居民区>风景区;工业区、交通区和商业区土壤Zn含量显著高于四川省土壤背景值(82.1 mg/kg)(p=0.000),居民区和风景...     

人工智能计算技术在新疆干旱区典型绿洲土壤盐分预测中的应用

针对新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤盐分动态监测中存在的方法问题,首先用灰色关联度模型分析影响形成土壤盐渍化的各因子,并确定其与土壤盐分之间的关联度,然后将人工智能计算技术引入土壤盐分的预测中,经过多次调整网络结构和参数,建立了预测表层土壤盐分的BP神经网络模型和RBF神经网络模型。结果表明：以潜在蒸散量、地下水埋深、地下水矿化度、土壤电导率、总溶解固体、pH值、坡度和土地利用类型8个因素为输入因子,以土壤含盐量为输出因子的BP网络模型和RBF网络模型可有效模拟土壤盐分与其影响因子之间的内在复杂关系,并且有较高的精度。BP网络模型预测误差略低于RBF神经网络。本研究可为分析和预测土壤盐渍化动态规律提供一种有效可行的新途径,是对传统土壤盐分动态研究的补充。     

基于机器学习模型的区域土壤重金属空间预测精度比较研究

为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R²）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。     

基于环境相关法的土壤属性空间分布特征研究——以黄土丘陵沟壑区小流域为例

在横山县朱家沟小流域采集111个样点,分析土壤属性与地形因子相互关系,进行空间预测分析。结果表明:土壤密度与复合地形指数CTI显著正相关,土壤有机质与复合地形指数CTI、汇流动力指数SPI、沉积物运移指数STI显著负相关,全磷只与坡度β显著负相关。多元线性逐步回归模型对于土壤密度和有机质拟合较好,而对于全磷,预测结果较差;回归-克里格预测有效地减小了残差,消除了平滑效应,预测极差更宽,对于局部的变异及地形、土地利用的关系体现更为细化,提高了预测精度。     

中国土壤土层厚度的空间变异性特征

以全国第二次土壤普查的1627个土壤剖面资料为基础,在地质统计学和地理信息系统的支持下,以变异函数为基本工具初步分析中国土壤土层厚度的空间变异特征,并应用普通克里格法进行最优无偏线性插值,制作出分辨率为30km×30km的中国土壤土层厚度的空间分布图。结果表明:中国土壤土层厚度具有较好的可迁性和空间结构性特点,实验变异函数值的变化趋势基本上随着距离的增加逐渐上升,拟合变程在680km以上,土壤厚度的相关性可大于680km,土层厚度具有明显的块状或连续分布的特点     

内蒙土壤微量元素含量的空间结构特征

用因子克里格法分析了内蒙地区土壤中１０种微量元素含量的空间结构特征。结果显示,母质和以土类为代表的表生地球化学作用是影响内蒙土壤中微量元素含量窨分布模式的主要因素。母质因子的窨变异尺度较小,而表生地球化学作用因子则具有较大变异尺度。整体而言,母质的影响强于表生地球化学作用。内蒙土壤中微量元素含量在不同空间尺度具有料为一致的相关特征。取决于离子半径的类质同象作用是形成特定相关特征的重要原因。     

亚热带森林土壤氮磷钾和有机质的空间格局及其对森林经营的启示（英文）

土壤氮磷钾和土壤有机质明显影响森林生长。但是,这些土壤特性具有空间异质性,这使得进行可持续森林经营变得更加复杂。因此,必须深入了解土壤氮磷钾和有机质的空间分布及其变异状况。在本研究中,我们在中国广西壮族自治区西南部的热带林业实验中心,布设了181个样点并进行了采样,应用地统计学方法研究了土壤中氮磷钾和有机质的空间变异性。块金值与基台值的比值表明土壤中氮具有很强的空间依赖性,主要受内在因素影响（如土壤质地、母质、植被类型和地形）,而土壤中有机质、磷钾具有中等的空间依赖性,受内在因素和外在因素（如栽培技术、施肥和种植模式）共同影响。在土壤中氮磷钾和有机质的空间变异性的基础上,本研究采用普通克里格方法进行空间插值,制作了土壤氮磷钾和有机质空间分布图。模型验证表明,土壤性质空间分布图能够可靠地指导森林经营活动。     

基于Hopfield神经网络的中国近40年气候要素时空变化分析

利用1961~2000年中国大部分省区(香港、澳门、台湾、海南地区数据暂缺)194个气象站点逐日降水量、气温和相对湿度数据,通过克里格插值、Hopfield神经网络聚类以及方差分析,对中国气候变化的时空特征进行分析。分析结果表明:中国以增温为主导趋势,其次是多雨趋势;东部地区出现变干趋势,而西部地区在逐渐增湿;对3种要素进行聚类分析,并利用方差分析检验差异性是否显著,最后分析了聚类结果变化趋势,结果与插值分析一致,说明克里格插值结果的可信性。表明在全球增温的驱动下,中国气候变化格局处于调整状态,湿润地区干旱化,干旱地区变得湿润。     

基于定性和定量辅助变量的土壤有机质空间分布预测——以四川三台县为例

准确获取土壤性质的空间分布信息,是区域土壤资源优化利用和土壤环境保护的需要。以川中丘陵区三台县为案例区,运用人工神经网络模型,构建融合区域定性及定量辅助变量的空间预测方法,模拟三台县土壤有机质的空间分布格局。结果表明,研究区土壤有机质在4.20~47.60 g kg^-1之间,平均为17.97 g kg^-1;变异系数为36.89%,属中等程度变异。土壤有机质的块金值与基台值之比为0.742,变程为7.0 km,即空间自相关性较弱。不同土壤类型间有机质含量差异显著;土属的空间分布较土类能更好地揭示研究区土壤有机质含量空间分布格局的差异。除土壤类型因素的影响外,坡度、地形湿度及植被盖度是研究区土壤有机质空间变异的主要因子。融合土壤类型因素和地形植被因子的神经网络模型预测结果,比普通克里格法、回归克里格法以及神经网络结合普通克里格的方法,更符合研究区地学规律和实际情况;其预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差较其他3种方法均降低幅度显著。同时,该方法对极值有较好的预测能力。研究为复杂环境条件下准确获取区域土壤性质的空间分布信息提供了较可行的方法。     

海南橡胶林土壤物理性质的空间变异性

以海南长期深沟盖草培肥后的橡胶园土壤为对象,分析土壤物理性质的空间分异特征。结果表明:施肥沟沟壁容重最低,平均为1.29 g/cm3,比施肥沟沟底低0.11 g/cm3,比萌生带低0.20 g/cm3;施肥沟沟壁毛管持水量最高,平均为51.43%;施肥沟沟壁渗透性系数最高,10℃时渗透系数K10平均为1.51;施肥沟沟壁大团聚体(>250μm)平均含量最高。深沟盖草培肥能够改善土壤团粒结构,增加土壤结构稳定性,使施肥沟沟壁土壤物理性状最好。     

中国入境旅游需求预测的神经网络集成模型研究

对入境旅游需求进行科学合理的预测直接关系到中国入境旅游发展战略的制定和实施,具有积极的现实意义。目前,BP神经网络作为一种常见的传统机器学习方法,被广泛用于旅游需求预测建模。然而,由于BP神经网络存在诸如易过配、参数设置难、获得全局最优解难等局限,在实际应用中表现极不稳定。有鉴于此,拟将BP神经网络和集成学习技术相结合,构建入境旅游需求预测的神经网络集成模型,并对美国、英国、澳大利亚3个客源国近20 a来的入境游客量数据进行验证分析。结果表明,神经网络集成有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比包括BP神经网络在内的传统机器学习技术和传统统计方法更为准确的预测结果,这有利于更加准确地把握中国入境旅游市场需求。     

基于高光谱特征选择和RBFNN的城市植被胁迫程度监测

以Hyperion星载高光谱数据为例,基于指数提取-特征选择-分类识别-模式分析的思路,分析广州市的城市植被胁迫状况。提取与胁迫相关的高光谱植被指数,对其进行相关分析,滤除相关性很高的植被指数,利用选取的特征应用RBF(径向基函数)神经网络对城市的植被胁迫程度进行分类,对广州市受胁迫植被的空间分布及其原因进行分析。研究表明:运用特征选取和RBF神经网络可以较好的区分城市植被受胁迫的程度;城市植被受胁迫的程度与城市交通污染、人为干扰相关性比较大;受胁迫植被的强度分布呈现从城市中心向外的梯度变化,在大块绿地外围呈环状分布。     

基于遗传算法优化BP神经网络的土壤盐渍化反演

应用于土壤盐分含量(Soil Salinity Content,SSC)反演的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)较少关注对模型精度影响较大的结构参数和初始权重的优化。该文利用Landsat-8 OLI、Sentinel-1 SAR影像数据及SRTM高程数据,基于谷歌地球引擎(GEE)平台构建反演参数,并建立3种反演模型:先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)同步优化输入层反演参数子集和隐含层神经元数量,再优化初始权重的BPNN(GA-BP)模型;将变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)算法分割阈值分别设为1和0.5,优化出两组输入层反演参数子集并将其分别代入GA优化隐含层神经元数量,再优化初始权重的BPNN(VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP)模型。在玛纳斯流域和三工河流域各选一靶区进行SSC反演,对比分析GA-BP、VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP模型的反演精度,并统计各类盐渍土的面积比例,结果表明:1)两靶区3组模型反演精度由高到低排序均为GA-BP、VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP;2)盐分指数和植被指数在SSC反演中起到重要作用,同一模型筛选的反演参数存在空间分异性,但高程适用于不同的筛选模型,具有较强的鲁棒性;3)两靶区3组模型反演的SSC值域范围与实际采样点SSC值域范围的差异均较小,各子区GA-BP反演的SSC空间分布地物轮廓最清晰,且地物内SSC的均质性最好;4)玛纳斯靶区和三工河靶区面积占比最大的盐渍土类型分别为盐渍土和中度盐渍土。研究结果为构建具有一定推广性的干旱区土壤盐分含量反演模型奠定了基础。     

古尔班通古特沙漠南缘主要土壤化学特征的空间异质性

运用半方差分析和Kriging插值研究了古尔班通古特沙漠南缘典型沙垄至垄间地浅层土壤(0～30 cm)pH值、电导率、有机质及全N含量的空间变异特征。结果表明,土壤pH值、有机质及全N含量服从正态分布,电导率符合对数正态分布。半方差分析结果显示,土壤pH值、电导率符合球状模型,而有机质、全N含量符合高斯模型。除全N具有中等空间相关性外,其余的都具有强空间相关性。用Kriging插值法对未测点的参数含量进行最优估计,绘制含量分布图,从而更直观地反映研究区土壤参数空间变异特征。     

基于自适应模糊神经网络预测金属——EDTA配合物稳定常数

采用自适应模糊神经网络的方法,以金属离子外层主量子数(n)、电荷(Z)、半径(r)、适配价轨道数因子(w)及价电子结构因子(S)等为参数,关联金属—EDTA配合物稳定常数。利用减法聚类算法确定模糊神经网络的结构,并结合模糊推理系统进行该网络参数的调整,网络仿真的结果是满意的。在此基础上,预测了13种金属—EDTA配合物稳定常数。     

基于GIS和ANN的农户生计脆弱性的空间模拟分析

基于农户生计脆弱性测定方式的不完善和云贵高原缺乏农户生计脆弱性研究,选取云南省宜良县为案例区,构建了农户生计脆弱性评价指标体系,包括农户面临的风险、农户生计资本和面对风险的应急能力,并运用GIS与BP神经网络模拟区域的风险度指数、农户生计资本和应急能力指数的空间分布格局。在此基础上,得到农户生计脆弱性指数,结果表明坝区的生计脆弱性指数为山区>半山区>坝区,且各自原因不同。可见,运用BP神经网络模拟生计脆弱性简便实用,是一种可行的实践方法。     

基于GIS与BP神经网络的采空塌陷易发性预测

以湖北省鄂州程潮铁矿和黄石大冶铁矿为例,利用GIS空间分析功能对研究区数据进行提取分级、赋值统计及归一化等处理,构建了包括高程、坡度、地层、地下开采点的分布密度、相距最近地下开采点的距离、开采厚度与深度比值、蚀变接触带缓冲区、地下水深度以及地表地物类型的矿区采空塌陷易发性评价指标数据集;借助IDL语言调用Matlab神经网络工具箱,将研究区2011和2012年的指标数据集作为输入数据,塌陷易发性作为期望输出,建立基于BP神经网络的矿区采空塌陷易发性预测模型;通过选取并优化训练样本,实现对2013年矿山塌陷易发性的预测。结果表明,高易发区及以上的区域包含89.91%的采空塌陷,随着易发等级的提高,采空塌陷面积占易发等级面积比也随之增大;采空塌陷的分布具有明显的地带性,高易发区基本沿着岩体与围岩的接触带分布。模型解决了塌陷预测中的非线性映射问题,预测结果与实际调查情况基本吻合。BP神经网络模型与GIS技术相结合预测矿区采空塌陷的易发性具有可行性。     

沙坡头固沙植被若干土壤物理因子的空间异质性研究

采用地统计学的理论和方法,对沙坡头人工植被表层土壤(0~15 cm, 15~30 cm)物理因子的空间异质性进行了研究。传统统计学分析结果显示:土壤水分、容重平均值在0~15 cm层小于 15~30 cm层,毛管持水量、空隙度在0~15 cm层大于15~30 cm层,各因子变异系数在0~15 cm层均大于 15~30 cm层。变异函数分析结果表明:土壤水分、土壤容重、土壤毛管持水量和空隙度在0~15 cm层具有明显的空间异质性,表层土壤水分有效变程最大为28.2 m,土壤毛管持水量有效变程最小为13.8 m,各因子自相关部分的空间异质性变化范围在85.3%~99.9%之间,显著大于随机部分的空间异质性。15~30 cm层土壤容重、毛管持水量、空隙度为线性模型。在 Krig ing插值分析的基础上,绘制了土壤属性各因子的等值分布彩图,清楚直观地表达了各因子在空间上的分布。此外还分析讨论了土壤空间异质性和植被的关系。