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| 基于分类变量定量化的玉树市土壤全碳制图 |
| 李润祥1,2,3,4, 何林华1,3,5, 高小红1,2,3,4,* |
1. 青海师范大学地理科学学院, 西宁 810008
2. 青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室, 西宁 810008
3. 青海省自然地理与环境过程重点实验室, 西宁 810008
4. 高原科学与可持续发展研究院, 西宁 810008
5. 西华师范大学地理科学学院, 南充 637000 |
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摘要 基于数学模型的土壤属性制图, 具有高效、快速及成本低等特点, 弥补了空间插值法忽视与土壤属性密切相关的土壤类型、植被类型、环境因素等分类变量或定性变量的缺陷。为了提高土壤属性制图的准确率, 降低不确定性因素的影响, 研究分类变量在土壤属性制图中的应用。以青海省玉树市土壤全碳制图为例, 引入由土壤类型、地貌类型等分类变量分别同DEM和NDVI共同构建加权变量, 探索加权变量在土壤属性制图中的可行性和实用性。研究结果表明: (1)玉树市土壤全碳含量范围在19.60—120.55 g·kg–1, 平均值为55.80 g·kg–1, 标准差为19.22 g·kg–1, 变异系数为34.44%, 属于中等程度的空间变异; (2)加权变量建立的模型优于由数字高程模型、坡度、坡向等常规变量建立的同种模型, 加权变量的整体重要性高于常规变量, 由地质类型、土壤类型、植被类型与DEM构建的加权变量的重要性远高于DEM本身的重要性; (3)基于全变量多元回归模型是预测土壤全碳含量最佳模型, 其中加权变量的累计重要性程度为0.55, 预测结果符合研究区地学规律和实际情况。总之, 加权变量是有效利用分类变量的一种新的方式, 为获取土壤属性制图变量提供了新方法, 其可行性与实用性得到了一定的验证。
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| 引用本文: |
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李润祥1,2,3,4, 何林华1,3,5, 高小红1,2,3,4,*. 基于分类变量定量化的玉树市土壤全碳制图[J]. 生态科学, 2023, 42(6): 51-.
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| 链接本文: |
| http://www.ecolsci.com/CN/Y2023/V42/I6/51 |
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