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基于GIS和随机森林算法的宁东土壤饱和导水率分布与预测

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为探明宁东土壤饱和导水率(Ks)的空间分布特征,在宁东采集136个原状土,采用经典统计和地统计方法分析土壤Ks的空间结构特征,并以地形因子、土壤属性等作为辅助变量,运用随机森林法(RF)、普通克里格法(OK)和逐步回归克里格法(RK)对区域土壤Ks进行预测并对3种方法的预测结果进行精度评价.结果表明:Ks介于0.05～7.13 mm/min,平均值为1.46 mm/min,变异系数为106.86％;Ks与容重、孔隙度、高程、坡度、坡向、平面曲率和剖面曲率在不同滞后距离下具有自相关关系和交互相关关系;土壤Ks块金值为38,表明随机因素引起的土壤Ks变异性较大,空间异质比为15.32％,在空间上呈现强变异性;RF法的预测精度最高,其平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)绝对值均为最小,相比OK和RK方法预测精度分别提高了5.53％和2.49％,且对局部细节的描述更准确、模拟效果最佳.RF法可以较为准确的预测宁东土壤Ks,为了解研究区土壤水文过程及林草植被建设提供数据参考.
Distribution and Prediction of Soil Saturated Hydraulic Conductivity in Ningdong Based on GIS and Random Forest Algorithm

夏子书、白一茹、王幼奇、包维斌、杨帆、钟艳霞、李鸣骥

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宁夏大学资源环境学院,银川 750021

旱区特色资源与环境治理教育部国际合作联合实验室,银川 750021

饱和导水率 空间预测 随机森林模型 地形因子 宁东

41867003417610492018AAC0302720160082018BFG020162018-07

2021

10.13870/j.cnki.stbcxb.2021.01.041

水土保持学报
中国土壤学会　中国科学院水利部水土保持研究所

水土保持学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.226
ISSN：1009-2242
年,卷(期)：2021.35(1)
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