一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

？土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标，属于典型的np-hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术，以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系，建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里全方差和最大嫡为抽样目标，以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件，结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解，并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明，该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度，先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性，能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。