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土壤细菌多样性空间预测方法对比

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为探索适合土壤微生物多样性的空间预测方法,本文以内蒙古中部赤峰市周边为研究区域,采集35个草地土壤样品,利用高通量测序技术,结合从相关网站获取的气候、植被和高程相关数据集,采用多元线性回归(MLR)、普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和经验贝叶斯克里格回归预测(EBKR)4种方法,对土壤细菌多样性进行空间预测,并比较其预测精度.结果表明:干旱指数、年平均降水和净光合作用是解释土壤细菌多样性变化的最佳环境变量组合;4种方法预测的细菌多样性空间分布总体趋势相似,均表现为东南高西北低,但涉及回归的3种方法可以更好地反映细菌多样性的局部变异特征;MLR、OK、RK和EBKR的留一交叉验证决定系数(R2)分别为0.408、0.439、0.476和0.638,ME分别为-0.065、0.033、0.017和-0.009,RMSE分别为5.23、5.04、4.95和4.05,表明OK的预测精度稍高于MLR,而整合了辅助环境变量的RK和EBKR的预测精度得到进一步提升,且由于EBKR克服了 RK用单一半方差函数概括所有位置数据空间结构的局限性,其预测精度最高.综上可知,结合辅助环境变量并同时考虑空间结构局部差异的地统计学方法在土壤微生物多样性空间预测中展现出较大潜力.
Comparison of different methods for spatial prediction of soil bacterial diversity

徐爱爱、刘杰、王昌昆、郭志英、潘恺、张芳芳、潘贤章

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土壤与农业可持续发展国家重点实验室,中国科学院南京土壤研究所,南京210008

中国科学院大学,北京100049

细菌多样性 多元线性回归 普通克里格 回归克里格 经验贝叶斯克里格回归预测

国家重点研发计划国家自然科学基金

2020YFC180740142107145

2022

10.13292/j.1000-4890.202203.003

生态学杂志
中国生态学学会

生态学杂志

CSTPCDCSCD
影响因子：1.439
ISSN：1000-4890
年,卷(期)：2022.41(4)
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