基于地统计学与GIS技术的森林土壤养分空间变异性研究

摘要：

以云浮市云城区和云安区森林土壤为研究对象，应用传统统计学和地统计学方法结合 GIS 技术分析其土壤养分的空间变异性，预测土壤养分空间分布。地统计学主要从空间插值模型和人工神经网络模型的角度对土壤养分的空间变异性进行诠释，并利用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)两个指标以及模型预测点与实测点间的相关系数作为判断模型好坏的标准。研究结果认为插值模型中泛克里格插值法在样点密度较小时显示出明显优势，而 BP-ANN 在模型的稳定性和推广性表现尤为突出，最后对泛克里格插值模型和 BP-ANN 下的有机碳、全氮、全磷、全钾4种养分空间预测分布特征进行描述。

关键词：森林土壤养分、空间变异性、地统计学、人工神经网络模型、云浮

所属期刊栏目：32

分类号：S158.2(土壤学)

资助基金：广东省林业科技创新专项基金项目“森林土壤养分状况调查与评价”2014KJCX022。

在线出版日期：2016-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：14-21