期刊文章详细信息
基于多元线性回归模型的土壤养分空间预测——以陕西省蓝田县农耕区为例
Prediction of Spatial Distribution of Soil Nutrients Based on Multiple Linear Regression Model——a Case Study in Lantian County of Shaanxi Province
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]西北大学城市与环境学院,陕西西安710127 [2]蓝田县农业技术推广中心,陕西西安710500 [3]内江师范学院地理与资源科学学院,四川内江641000
基 金:教育部人文社会科学研究规划项目(10YJA910010);陕西省农业科技攻关项目(2011K02-11);西安市科技计划项目(NC150201;NC1402);西北大学"211工程"研究生自主创新项目(YZZ15013;YZZ14013)资助
年 份:2017
卷 号:48
期 号:5
起止页码:1102-1113
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2014、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:以陕西省蓝田县农耕区为例,基于土壤类型、地形、植被、人类活动等土壤养分影响因子,采用多元线性回归预测方法,对土壤养分分布进行空间预测。通过数据标准化和分类统计均值法将所有影响因子统一为相对度量值,根据影响因子与土壤养分含量的相关性显著程度,筛选合适的因子构建回归模型,最后使用随机抽取的验证样本集,计算了预测结果误差。结果表明:多元线性回归预测结果虽然与Kriging法预测结果宏观上具有基本一致的空间分布趋势,但是它克服了传统插值方法的不合理突变问题,更加精细地描述了土壤养分空间分布特征;其平均误差和均方根误差小于Kriging插值法,可作为集成多元影响因子对土壤养分空间分布预测的有效方法。分析发现,研究区内洪积土、水稻土、塿土、立茬土等土壤类型分布区,以及地势较低、坡度在0~8°之间、坡向为东坡、东南坡,等水热组合条件良好的区域养分含量较高。该研究可以为土壤资源合理利用、土地的科学管理以及测土施肥技术提供重要依据。
关 键 词:空间预测 多元线性回归 影响因子 土壤养分
分 类 号:S153.6]
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