流域绿洲土壤盐分多模型反演效果评估

摘要：

为更好地实现区域土壤盐分的监测和治理,促进绿洲可持续发展,本文基于气候、地形、植被等相关数据,结合三工河流域平原绿洲土壤表层盐分调查,对比评估不同模型(随机森林,支持向量机,决策树,普通克里金)土壤盐分反演效果.结果表明:绿洲土壤样本盐分含量为0.29～30.18 g·kg-1,平均值为4.06 g·kg-1,变异系数为149.73%,属于强变异;随机森林模型相较于其他模型具有更高的反演精度,决定系数、均方根误差和绝对平均误差分别为0.73、1.89 g·kg-1和1.49 g·kg-1;随机森林模型反演显示,高值区主要分布在西北部和中部区域,并且在9种环境协变量中,高程和地下水矿化度对土壤盐分反演精度影响较大.总的来说,以随机森林模型为手段的机器学习方法,不仅能够避免数据的平滑效应和图斑边界两侧的突变,还能有助于识别绿洲局部空间盐分状况,研究结果可为干旱区绿洲土壤盐渍化的长期监测提供技术和方法参考.

关键词：机器学习、土壤盐分、空间分布、三工河流域、干旱区

所属期刊栏目：41

分类号：TP273;TP13;TP391

资助基金：天山英才培养计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2024-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1120-1130