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文檔簡介
1、本文以云城和云安二區(qū)森林土壤作為研究對象,分析土壤養(yǎng)分的空間變異性,預(yù)測土壤養(yǎng)分分布。研究利用傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)和地統(tǒng)計學(xué)方法結(jié)合GIS技術(shù)進(jìn)行土壤養(yǎng)分空間預(yù)測。傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)主要從描述性統(tǒng)計、土壤養(yǎng)分分級和土壤元素背景值三個角度分析土壤養(yǎng)分的空間變異性;地統(tǒng)計學(xué)主要從多元線性回歸模型、空間插值模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種模型的角度對土壤養(yǎng)分的空間變異性進(jìn)行詮釋,并利用均差(MAE)和均方根誤差(RMSE)兩個指標(biāo)和模型預(yù)測點與實測點間的相關(guān)系數(shù)作為
2、判斷模型好壞的標(biāo)準(zhǔn),最終選擇BP-ANN模型,對其養(yǎng)分空間分布特征及養(yǎng)分分級狀況進(jìn)行描述。本研究目的在于提高整個云浮市林區(qū)土壤養(yǎng)分利用效率,改善施肥管理提供數(shù)據(jù)支撐和依據(jù),這對土壤養(yǎng)分分異定量化研究和精準(zhǔn)林業(yè)實施具有重要意義,主要研究結(jié)果如下:
(1)土壤四種土壤養(yǎng)分變異系數(shù)均屬于中等變異,云城區(qū)、云安區(qū)的土壤養(yǎng)分變異系數(shù)由大到小依次為有機(jī)碳>全鉀>全氮>全磷。有機(jī)質(zhì)含量遠(yuǎn)高于全國背景值,達(dá)到全國平均水平的1倍以上;土壤全氮、
3、全磷遠(yuǎn)低于全國背景值;全鉀含量與全國背景值相近。云城和云安二區(qū)養(yǎng)分等級處于中等偏下水平,有機(jī)碳和全鉀養(yǎng)分水平相對較高,養(yǎng)分處于中等水平;而全氮和全磷養(yǎng)分處于缺乏狀態(tài)。 4、21%)
(2)空間模型中反距離加權(quán)插值法的建模點的相關(guān)系數(shù)在α=0.01的水平下呈極顯著水平,在空間插值模型中擬合度最高,但其驗證點的相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)低于建模點,模型不具有預(yù)測性??臻g模型模型的建模點與驗證點的精度平均降幅由小到大依次為 UK(3.9%)
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