全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

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

DOI: 10.11820/dlkxjz.2014.02.012, PP. 259-269

Keywords: 辅助变量,空间分布预测,丘陵区,神经网络模型,四川省三台县,土壤有机质

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

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4.20~47.60gkg-1之间,平均为17.97gkg-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7.0km,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。

References

[1]  Thompson J A, Kolka R K. 2005. Soil carbon storage estimation in a forested watershed using quantitative soil landscape modeling. Soil Science Society of America Journal, 69(4): 1086-1093.
[2]  曹芳东, 吴江, 徐敏, 等. 2010. 长江三角洲城市一日游的旅游经济空间联系测度与分析. 人文地理, 25(4): 109-114.[Cao F D, Wu J, Xu M, et al. 2010. Measure and analysis of spatial linkage of tourism economy of day tour of the cities in the Yangtze River Delta. Human Geography, 25(4): 109-114.]
[3]  陈浩, 陆林, 郑嬗婷. 2011. 基于旅游流的城市群旅游地旅游空间网络结构分析: 以珠江三角洲城市群为例. 地理学报, 66(2): 257-266.[Chen H, Lu L, Zheng S T. 2011. The spatial network structure of the tourism destinations in urban agglomerations based on tourist flow: a case study of the Pearl River Delta. Acta Geographica Sinica, 66(2): 257-266.]
[4]  程必定. 2010. 上海世博会后长三角城市群的功能提升. 城市发展研究, 17(4): 12-19.[Cheng B D. 2010. Regional capability of urban agglomeration in the Yangtze River Delta after the World Expo 2010 Shanghai. Urban Studies, 17(4): 12-19.]
[5]  方大春, 周正荣. 2012. 基于拓扑网络的江淮城市群通达性分析. 铜陵学院学报, 11(3): 60-63.[Fang D C, Zhou Z R. 2012. Analysis about Jianghuai urban agglomeration of the accessibility based on topological network. Journal of Tongling College, 11(3): 60-63.]
[6]  Wang H J, Shi X Z, Yu D S, et al. 2009. Factors determining soil nutrient distribution in a small-scaled watershed in the purple soil region of Sichuan Province, China. Soil & Tillage Research, 105(2): 300-306.
[7]  Zhang S W, Huang Y F, Shen C Y, et al. 2012. Spatial prediction of soil organic matter using terrain indices and categorical variables as auxiliary information. Geoderma, 171 (1): 35-43.
[8]  顾朝林, 庞海峰. 2008. 基于重力模型的中国城市体系空间联系与层域划分. 地理研究, 27(1): 1-12.[Gu C L, Pang H F. 2008. Study on spatial relations of Chinese urban system: gravity model approach. Geographical Research, 27(1): 1-12.]
[9]  Zhao Z Y, Chow T L, Rees H W, et al. 2009. Predict soil texture distributions using an artificial neural network model. Computers and Electronics in Agriculture, 65(1): 36-48.
[10]  Zhao Z, Yang Q, Benoy G, et al. 2010. Using artificial neural network models to produce soil organic carbon content distribution maps across landscapes. Canadian Journal of Soil Science, 90(1): 75-87.
[11]  Zou P, Yang J S, Fu J R, et al. 2010. Artificial neural network and time series models for predicting soil salt and water content. Agricultural Water Management, 97(12): 2009-2019.
[12]  Sumfleth K, Duttmann R. 2008. Prediction of soil property distribution in paddy soil landscapes using terrain data and satellite information as indicators. Ecological Indicators, 8(5): 485-501.
[13]  卞显红, 沙润. 2007. 长江三角洲城市旅游空间相互作用研究. 地域研究与开发, 26(4): 62-67.[Bian X H, Sha R. 2007. Research on urban tourism spatial mutual effects in the Yangtze River Delta. Areal Research and Development, 26(4): 62-67.]

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133