宁夏中宁枸杞林地粉壤土阳离子交换量空间分布预测方法对比

土壤阳离子交换量(CEC)是土壤施肥、改良的主要依据和土壤质量的评价指标,研究土壤CEC的空间分布及模型预测可为土壤养分监测、管理及精准农业实施提供科学依据。本研究以中宁枸杞林地粉壤土为对象,在自相关、交互相关等分析基础上,采用协同克里格(CoKriging)、普通最小二乘法(OLS)、地理加权回归(GWR)和随机森林(RF)模型对土壤CEC进行回归分析,比较了制图效果及模型预测精度。结果表明:中宁枸杞林地粉壤土CEC平均值为13.12 cmol·kg^-1,属中等肥力;土壤CEC的空间分布具有自相关性,并与土壤pH、有机质、黏粒和电导率在不同滞后距离上存在不同的空间相互关系; RF模型预测图避免了CoKriging、OLS和GWR模型预测图中土壤CEC图斑边界两侧破碎程度大、突变明显的缺陷,使土壤CEC在空间变化上表现为自然、平缓的过渡; RF模型RMSE值分别比CoKriging、OLS和GWR模型减少33.82%、20.55%和19.81%,R²分别提高8.84%、51.92%和7.69%。RF模型考虑了样点空间位置,明显提高了插值精度且...     

福州市土壤铬含量高光谱预测的GWR模型研究

通过系统分析不同光谱分辨率和光谱变换对土壤铬高光谱预测模型的不确定性影响,筛选出最优的光谱分辨率及光谱变量进行土壤铬含量预测的地理权重回归(GWR)模型构建,利用该模型进行福州市土壤铬含量预测,并将预测结果与普通最小二乘法回归(OLS)结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤铬高光谱预测中的适用性及局限性。结果表明:(1)在10 nm分辨率尺度下,以土壤全铬含量为因变量,反射率的二阶微分和反射率倒数的二阶微分为自变量构建的GWR模型对土壤铬预测的效果最好。GWR模型的R~2和调节R~2分别为0.821和0.716,较OLS模型分别提高了0.529和0.450,而AIC值为720.703,较OLS模型减少了22个单位,残差平方和仅为OLS模型的1/4,说明GWR模型的预测效果较OLS模型有了显著提高。(2)土壤铬预测模型的精度受光谱分辨率影响。对于OLS预测模型来说,3 nm分辨率的模型预测效果最好,而对于GWR预测模型来说,10nm分辨率的模型不仅预测效果最好,其相较于OLS模型的改善作用显著,为土壤铬含量GWR预测的最佳光谱分辨率。(3)光谱的一阶微分变换可以有效增强土壤铬的光谱特征,而其余的光谱变换对土壤铬的光谱特征则未起到增强作用,但可以很好地提高模型的预测效果。(4)研究得出土壤铬GWR模型预测的最佳光谱分辨率为10 nm,为EO-1 Hyperion影像的光谱分辨率,而且随着采样点的增加,GWR模型的预测效果趋于稳定,适合空间异质性大的区域尺度土壤铬预测。故该模型与高光谱影像结合,实现模型从实验室尺度向区域尺度的推广,为格网尺度土壤铬的空间预测提供可能。     

基于地理加权回归克里格模型的帽儿山地区森林碳储量空间分布

森林碳储量对于全球气候变化具有重要影响,以往的模型估算未考虑到模型残差的空间相关性和碳储量数据的非平稳性,影响模型的预测精度.本研究基于东北林业大学帽儿山实验林场的ETM+遥感影像数据和193块固定样地,利用地理加权克里格回归(GWRK)建立森林碳储量与遥感和地形因子的回归模型,同时对比最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)的预测精度.结果表明: 对于帽儿山地区的森林碳储量估算,GWRK的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)低于OLS模型和GWR模型,GWRK模型的平均误差(ME)低于GWR模型,与OLS模型相近.GWRK模型的预测精度为83.2%,较OLS模型(73.7%)和GWR模型(77.3%)分别提高6%和10%,拟合精度明显提高,说明GWRK模型是森林碳储量估算的有效方法.利用GWRK模型预测的研究区森林碳储量平均值为70.31 t·hm^-2,在海拔较高的地区,森林碳储量值相对较高,说明海拔对其有较大影响.     

基于局域模型的凉水国家自然保护区土壤全氮空间分布

以凉水国家自然保护区激光雷达数据为基础,建立数字高程模型,提取基本地形属性如坡度、坡向和复合地形属性湿度指数和相对径流强度指数等,在成土因素学说基础上,对全氮含量(TN)进行地理加权回归建模(GWR),同时运用反距离加权(IDW)、普通克里格(OK)和泛克里格(UK)对TN进行空间插值.结果表明： 对于研究区TN的预测,GWR模型预测精度(77.4%)高于其他3种空间插值方法,IDW预测精度(69.4%)高于OK(63.5%)和UK(60.6%)的预测精度.利用GWR模型预测研究区域土壤TN平均达到4.82 g·kg^-1;在高海拔、地形湿度大以及相对径流强的区域,土壤TN相对较高.对预测结果进行探讨发现,不同坡位、坡向的土壤TN也存在一定差异.因此,基于地形属性的局域模型是土壤属性空间分布预测的更为有效的方法.     

基于景观及微地形特征的丘陵区土壤属性预测

为探讨小流域尺度丘陵区的高分辨率数字土壤制图方法,通过对景观相分类的探索,配合应用不同尺度的Geomorphons(GM)微地形特征数据构成分类变量组参与高分辨率土壤pH、黏粒含量和阳离子交换量的预测制图,并与传统数字高程模型衍生变量和遥感变量进行组合与比较分析。此外,采用支持向量机、偏最小二乘回归和随机森林3种机器学习模型择优与残差回归克里金复合参与预测模型的构建与评价。结果表明: 景观及多尺度微地形分类变量组的应用分别提高小流域尺度丘陵地貌区pH、黏粒含量和阳离子交换量预测精度的18.8%、8.2%和8.7%。包含植被信息的景观相分类图相比土地利用数据有更高的模型贡献度;5 m分辨率的GM微地形分类图相比低分辨率的分类图更适宜高精度的预测制图。黏粒含量使用随机森林复合模型有最高的预测精度,而pH和阳离子交换量则不适宜在随机森林模型的基础上加入残差回归克里金模型。景观-多尺度微地形分类变量、数字高程模型衍生变量和遥感变量三者结合的模型预测表现最佳,表明多元变量在起伏地形区域相比单一数据源能够包含更多的土壤有效信息。由GM数据和地表景观数据组成的景观分类变量组作为主要变量能够解释小流域丘陵区部分土壤属性约40%的空间变异。在同类型土壤预测制图研究中,多分辨率GM及景观分类数据有潜力作为环境变量参与预测模型的构建。     

基于GWR模型的土地覆盖与地表温度的关系——以京津唐城市群为例

基于Landsat TM土地覆盖分类数据和MODIS地表温度数据,探讨京津唐城市群不同土地覆盖的地表温度(7日),并采用常用的普通线性回归(OLS)和地理加权回归(GWR)方法分别拟合土地覆盖比例与地表温度的关系.结果表明: 研究区不同土地覆盖类型的地表温度差异明显,人工表面(40.92±3.49 ℃)和耕地(39.74±3.74 ℃)的平均温度较高,林地(34.43±4.16 ℃)和湿地(35.42±4.33 ℃)的平均温度较低;土地覆盖比例与地表温度显著相关,且两者之间的定量关系存在空间非稳定性,地理位置以及周围环境影响的差异是空间非稳定性产生的主要原因;GWR模型的拟合结果优于OLS模型(R_GWR²>R_OLS²),并且GWR模型可以量化土地覆盖比例与地表温度两者关系的空间非稳定性特征.     

基于地理加权回归模型探究环境异质性对秦岭大熊猫空间利用的影响

环境异质性对野生动物分布的影响具有明显的空间不均匀性。传统分析中多采用经典线性回归模型来量化野生动物分布与环境变量之间的关系,难以准确反映物种-环境关系的空间异质特征。地理加权回归(GWR)是近年来提出的一种新的空间分析方法,通过将空间结构嵌入线性回归模型中,以此来探测空间关系的非均匀性。以秦岭大熊猫为例,应用GWR模型分析大熊猫空间分布与环境异质性特征之间的潜在关系,并同经典的全局最小二乘回归法(OLS)进行比较。结果表明,GWR模型的AIC、R²和校正R²均显著优于OLS模型,GWR模型的局部回归系数估计能够更加深刻地揭示大熊猫空间分布与环境变量间的复杂空间关系,且GWR模型能够为物种的科学保护提供更加有效的理论支撑。因此,GWR模型可为探究物种-环境关系的空间异质特征提供一种新的方法,在物种栖息地选择与利用研究中具有一定的应用前景。     

基于不同特征挖掘方法结合广义提升回归模型估测安徽省土壤pH

为探讨不同特征挖掘方法与广义提升回归模型相结合在数字土壤制图中的应用,本研究首先使用递归特征消除和过滤式两种特征筛选方法对环境协变量进行筛选,再分别使用原始环境协变量、筛选后的最优变量组合作为自变量,建立基于广义提升回归模型和随机森林模型的安徽省土壤pH预测模型并进行制图。结果表明: 引入两种特征挖掘方法均可有效提高广义提升回归模型和随机森林模型预测土壤pH的精度,并且可以起到降维的作用;相较于随机森林模型,广义提升回归模型的验证集预测精度略低,在训练集中,广义提升回归模型的精度却远高于随机森林模型,模型解释度高,整体效果较好;随机森林模型的主要参数ntree和mtry对于模型的影响程度较低,而不同参数对于广义提升回归模型的预测精度影响较大,不同参数组合模型精度不同,建模前需要进行调参。空间制图结果表明,安徽省土壤pH呈“南酸北碱”趋势。     

基于GWR模型的东江水质空间分异与水生态功能分区验证

流域水生态功能分区研究是我国正在开展的一项重要工作,如何验证分区结果的合理性,是当前亟待解决的问题。采用地理加权回归(GWR)模型评估流域特征对东江水质的影响,验证水质及流域影响空间差异是否与一二级水生态功能分区结果吻合,并对比了GWR模型与普通最小二乘(OLS)模型性能,讨论了GWR在分区验证方面的应用价值及不足。结果显示:1)水质指标以及GWR模型局部解释率(Local R~2)均在一二级水生态功能分区间存在显著差异;2)相比OLS模型,GWR模型校正R~2更高,残差空间自相关指数Moran′s I更低。研究表明东江水生态功能分区结果能合理反映水陆耦合关系,有效解释水质空间差异。此外建议选择总氮(TN)而非溶解氧(DO)和总磷(TP)作为分区验证指标。GWR模型在分区结果验证中具有广泛应用前景。降低数据空间自相关影响及改善距离测度方法是未来GWR模型研究的难点问题。     

基于不同空间模型的马尾松林生态系统碳密度研究

以江西省马尾松林生态系统为研究对象,基于样地调查及样品碳含量测定结果计算其碳密度,并选取立地、植被及气象等方面的15个因子,采用多元线性逐步回归方法筛选出对生态系统碳密度影响显著的因子,然后分别利用最小二乘模型(OLS)、空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SLM)和地理加权回归模型(GWR)构建生态系统碳密度与其影响因子之间的关系模型,筛选出最优的拟合模型。结果表明:对马尾松林生态系统碳密度影响显著的因子分别为海拔、坡度、土层厚度、胸径、年均温度和年均降水量。4种模型拟合结果均显示碳密度与坡度呈负相关,与海拔、土层厚度、胸径呈正相关。模型的决定系数(R²)由大到小分别为GWR(0.8043)>SEM(0.6371)>SLM(0.6364)>OLS(0.6321),模型均方误差(MSE)与赤池信息准则(AIC)最大的均为OLS模型,最小的均为GWR模型;残差检验表明GWR模型能有效降低模型残差的空间自相关性。综合分析得出GWR模型的拟合效果最优,更适用于江西省马尾松林生态系统碳密度的估测。     

基于地理加权回归模型的武汉城市圈生态用地时空演变及影响因素

生态用地对城市圈可持续发展至关重要。本研究以武汉城市圈32个研究单元生态用地为对象,采用土地利用转移矩阵、探索性回归分析和地理加权回归模型(GWR),首先利用遥感影像解译成果对2000—2005、2005—2010和2010—2015年各个单元生态用地的时空演变进行统计,然后利用公司企业、生活服务等点位及数量大数据完善传统影响因素指标体系,并进行探索性回归分析,精选最优回归模型,最后基于GWR模型对不同时期影响因素及空间分异规律进行分析。结果表明: 2000—2015年,城市圈内生态用地非生态转化呈现先升后降的倒“U”形变化规律,空间上呈现由点到面的扩张趋势;城市圈内共有8.4%的土地利用类型发生了转化,其中,耕地、林地、草地、水体和未利用地向非生态用地转型量占41.9%;空间格局由武汉中心城区逐渐向市级次中心、县级城镇周边扩展。探索性回归分析3期的通过模型数为326个,对所有模型进行GWR和普通最小二乘法(OLS)回归比较分析,3期最优模型的调整R²分别为0.83、0.91和0.76,前者较后者提高了0.02、0.03和0.02,AICc值分别减小2.88、3.42和0.83。GWR模型结果表明,武汉城市圈内生态用地转化影响因素的空间分异明显,影响模式在空间上以不同方向的逐渐过渡为主,兼有“V”形分布等其他模式。空间因素影响效果显著,空间数据潜在信息增强了城市圈内生态用地演化的解释力度。     

基于GWR模型的于田绿洲土壤表层盐分空间分异及其影响因子

以于田绿洲为研究靶区,利用24个采样点的土壤表层盐分数据,选取9个与土壤表层盐分密切相关的影响因子,结合空间自相关、传统回归分析和地理加权回归模型,分析表土盐分的空间分布特征及其影响因子的空间分异.结果表明:于田绿洲表土盐分在空间上并非随机分布,而是存在较强的空间依赖关系,空间自相关指数为0.479.地下水矿化度、地下水埋深、高程和温度是影响干旱区平原绿洲表土积盐的主要因子,这些因子具有空间异质性,选取的9个环境变量中除土壤pH值外,其他变量对表土盐分的影响强度均存在显著的空间分异.GWR模型对存在空间非平稳性数据的解释能力和估计精度都优于OLS模型,而且在模型估计参数的可视化上具有明显优势.     

基于带宽优选地理加权回归模型的深圳市植被碳储量反演

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关关系。研究以Landsat 8 OLI影像为数据源提取遥感变量,结合植被碳储量实测调查数据,利用最小信息准则(AICc)、最大空间自相关距离(MSAD)和交叉验证(CV)分别确定最优带宽,组合Gaussian、Bi-square和Exponential核函数构建地理加权回归(GWR)模型估算深圳市植被碳储量,并与多元线性回归(MLR)进行比较,选择最优模型绘制深圳市植被碳储量空间分布图。研究结果表明,GWR模型整体精度优于MLR模型,GWR模型的决定系数(R~2)均高于MLR模型,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)显著降低。带宽和核函数的选择对GWR模型估测结果产生了显著影响。以CV确定带宽、Exponential为核函数组合构建的GWR模型效果最佳,其R~2为0.697,RMSE为10.437 Mg C/hm~2,相比其它模型精度上升了13.87%—32....     

基于数字土壤制图技术的土壤有机碳储量估算

精准的土壤属性空间分布信息有助于提升土壤有机碳储量估算的精度.本研究以河南省济源市南山林场为研究区,以地形因子为预测因子,利用模糊C均值(FCM)聚类方法对土壤有机碳含量、土壤容重、土壤厚度和土壤砾石含量进行数字土壤预测制图,基于数字制图结果实现土壤有机碳密度预测制图和土壤有机碳储量估算.结果表明:基于数字土壤制图方法...     

赣江中上游地区土地利用变化空间分异与驱动因素

赣江中上游地区是东南丘陵重要的水土保持功能区,分析不同时空尺度下该区域土地利用变化及其驱动力,对维持与优化本地生态功能具有重要意义。本研究基于1 km空间分辨率的土地利用数据,分析1980—2018年赣江中上游地区的土地利用结构与土地利用动态度;并利用主成分分析法(PCA)、普通最小二乘法(OLS)和地理加权回归(GWR)分析土地利用变化的空间分异驱动力。结果表明: 1980—2018年,研究区主要土地利用类型是林地(面积占比69.4%～71%)和耕地(占比20.8%～20.9%);建设用地、未利用地的土地利用动态度较大,研究区综合土地利用动态度逐渐增加,尤其是2010—2018年明显增加。GWR模型对研究区土地利用变化驱动因素分析的拟合效果更好,在98.6%的区域内都比较理想。在土地利用变化空间分异的影响因素中,自然环境因素对研究区土地利用变化空间分异的影响最明显,起制约作用;社会经济因素的影响居次位,主要起促进作用;自然-社会因素综合影响较弱且复杂。     

基于地理加权回归拓展模型的天然次生林碳储量空间分布

为精准获取区域尺度天然次生林的碳储量及其空间分布格局,以吉林省汪清林业局浪溪林场的天然次生林为研究对象,基于165块局级固定样地,以林分因子、地形因子和土壤因子为影响因子,将普通地理加权回归模型(GWR)作为基础,从空间维度、参数异质性特征和残差空间自相关性3个方面进行改进,构建7类拓展模型,即地理海拔加权回归模型(G...     

滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据

探究全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达数据估测区域森林郁闭度(FCC)的潜力,对于评估森林生态系统状态和林分环境具有重要作用。选取滇西北典型生态脆弱区香格里拉为研究区,以GEDI波形数据为信息源,提取46245个有林地光斑参数,使用经验贝叶斯克里金法(EBK)获取光斑参数在研究区未知空间的连续分布,结合54块实测样地数据,采用支持向量机的递归特征消除法(SVM-RFE)、随机森林(RF)和Pearson分析分别优选特征变量,基于贝叶斯优化(BO)随机森林回归模型(BO-RFR)、贝叶斯优化梯度回归模型(BO-GBRT)和偏最小二乘法(PLSR)研建森林郁闭度最佳估测模型。结果表明:(1)EBK法预测精度高,估测结果可靠,R²:0.20-0.92,RMSE:0.004-2812.912,MAE:0.003-1996.258,MRE:0.007-4.423;(2)基于不同特征优选方法筛选的特征变量和数量略有差异,SVM-RFE 法优选出6个参数(cover、pai、sensitivity、rv_a1、rv_a4、rg_a4)的平均交叉验证精度达0.84,RF法以贡献度5%为阈值筛选出5个参数(cover、pai、pgap_theta_error、modis_treecover、modis_nonvegetated),Pearson法以相关性大于0.3且在0.01水平显著优选出5个参数(cover、pai、rv_a5、rg_a5、pgap_theta_error);(3)不同特征变量优选方法筛选的建模参数研建估测模型精度差异性较大,以SVM-RFE和RF方法优选参数构建估测模型的精度更佳,SVM-RFE方法优选参数研建估测模型精度变化相对稳定,以 RF方法中的BO-GBRT模型为最佳FCC估测模型(R²=0.85、RMSE=0.069,P=86.5%);(4)采用BO-GBRT模型估测研究区森林郁闭度和空间制图,与GEDI pai参数预测的FCC具有较高空间相关性达0.53,FCC均值分别为0.58、0.61,主要分布在0.4-0.7,分别占比65.45%、51.79%。研究区森林郁闭度主要处于中度郁闭,北部区域主要为高度郁闭区,与研究区植被覆盖度的空间分布具有一致性,说明使用GEDI数据估测森林郁闭度的方法具有可行性、结果具有可靠性。研究为使用GEDI数据高效、及时、低成本估测大空间尺度的森林水平结构参数的相关研究奠定了基础。     

枸杞根际土壤真菌群落多样性的高通量测序

【目的】为了解不同枸杞产区枸杞根际真菌多样性的差异,从枸杞根际土壤真菌群落的角度试图解释宁夏枸杞优良品质与其土壤微生物菌群的联系。【方法】采用Mi Seq高通量测序方法,分别将我国4个不同地区枸杞根际土壤样品进行ITS区的高通量测序,并分析了物种组成和丰度、Alpha多样性、Beta多样性和菌群结构,测定不同产区枸杞主要有效成分,同时对枸杞品质和其土壤理化因子及枸杞根际真菌种群多样性的相关性做了分析。【结果】多糖含量和甜菜碱含量均是中宁枸杞高于兴仁和精河,格尔木含量最低;宁夏兴仁、宁夏中宁、新疆精河3个地区菌群结构类似,子囊菌门和结合菌门占总菌群的80%左右,而青海格尔木除了子囊菌门占58%外,壶菌门和新丽鞭毛菌门远远高于其他3个地区,比例占总菌群的近25%;4个地区枸杞根际土壤真菌菌群结构相似性依次为宁夏兴仁、新疆精河、宁夏中宁、青海格尔木。【结论】枸杞根际土壤样品真菌物种组成丰富,不同地区枸杞根际土壤真菌种群结构有一定差异;枸杞主要有效成分含量与枸杞根际土壤真菌种群结构具有一定相关性。     

典型喀斯特小流域不同植被类型间土壤养分的差异性及其空间预测方法

植被类型制约着土壤结构和元素的异质化过程,致使土壤养分空间分布存在差异性.本文研究了典型喀斯特小流域不同植被类型间土壤养分(全氮TN、全磷TP、全钾TK、有机质SOM)含量分布的差异性,分析比较了普通克里金、回归模型、基于植被类型的回归模型对土壤养分预测的精度.结果表明: TN、TK、SOM与植被类型显著相关(P<0.05),TP与植被类型无显著相关(P=0.390),且TN和SOM在灌木林与耕地之间的差异性显著,TK在乔木林与灌草丛、灌木林与耕地、灌草丛与耕地间的含量差异皆显著;非连续的典型喀斯特小流域地形因子空间异质性较高,基于各样点间真实地形因子的多元线性回归预测模型精度优于基于已知点和预测点位置信息的普通克里金预测方法,且基于植被类型的回归预测模型提高了TN的预测精度.     

长白山低山区森林土壤有机碳及养分空间异质性

以吉林延边汪清林业局金仓林场境内森林土壤为对象,采用多元线性回归方法和地统计学回归克里格方法,研究了土壤有机碳及养分的垂直分布规律,预测了其空间分布,并对预测结果进行插值.结果表明: 0～60 cm深度土壤有机碳密度为(16.14±4.58) kg·m^-2.随土壤深度增加,土壤有机碳含量、有机碳密度以及土壤全N、全P、全K、有效P及速效K含量都呈减小趋势,其中不同土层间土壤有机碳含量、有机碳密度差异显著(P<0.01).0～60 cm土层土壤有机碳含量和碳密度的拟合方程中,地形因子中高程和坡向余弦值是最优的拟合因子,方程的决定系数分别为0.34和0.39(P<0.01).0～20和0～60 cm土层的半方差函数模型分别为高斯模型和指数模型,利用回归克里格插值方法得到土壤有机碳的空间分布图.与普通克里格法相比,回归克里格法的空间预测精度改进了18%～58%.利用回归克里格插值方法预测了土壤全N的空间分布特征.