基于时间稳定性和降维因子分析的土壤水分监测优化

以南京市高淳区青山茶场中相邻的茶园和竹林坡地为研究区，对研究区土壤水分进行长期定点监测。基于土壤水分时间稳定性，结合因子分析选取典型样点组合，采用多元线性回归模型构建各监测点土壤水与典型样点间的数量关系。通过典型样点预测各监测点土壤水分，并检验预测结果，以期通过少数样点的监测来反映研究区的整体概况，优化研究区土壤水分监测。结果表明：（1）在茶园仅监测7个点时，验证期rmse小于1.5cm3/cm3；竹林仅监测5个样点时，验证期rmse小于1.7cm3/cm3，模型能很好地预测研究区各样点土壤水分，为优化土壤水监测、减少野外工作量提供了理论依据。（2）不同土地利用方式、不同深度处土壤水分分布特征存在显著差异；竹林土壤水分具有较强的时间稳定性，土壤水分的空间自相关性较茶园强；30cm深处比10cm深处土壤水分具有更稳定的空间分布结构。