基于多源环境变量和随机森林的橡胶园土壤全氮含量预测

• 作者: 刘志崴 唐群锋 李茂芬 林清火 罗微 郭澎涛
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤 氮 降雨 数字土壤制图 区域尺度 肥力 空间分布 橡胶树
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 194-202
• 页数: 9页
• 分类号: S158.9|S127
• 字数: 8419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.05.028

摘要

土壤全氮与土壤肥力和土壤氮循环紧密相关。掌握土壤全氮详细的空间分布信息对提高土壤肥力管理效率和更好地了解土壤氮循环至关重要。该文以儋州国营橡胶园为研究区域，采集2511个土壤样品，利用随机森林（random forest， RF）、逐步线性回归（stepwise linear regression，SLR）、广义加性混合模型（generalized additive mixed model，GAMM）以及分类回归树（classification and regression tree，CART）结合多源环境变量（成土母质、平均降雨量、平均气温和归一化植被指数）对研究区橡胶园土壤全氮含量进行空间预测，并通过754个独立验证点比较了4种模型的预测精度。结果表明RF对土壤全氮的预测值和实测值的相关系数（0.82）明显高于SLR（0.68）、GAMM（0.70）和CART（0.69），而RF的预测平均绝对误差(0.08836 g/kg)和均方根误差（0.13090 g/kg）均低于SLR、GAMM和CART。此外，RF模型预测结果能反映更为详细的局部土壤全氮含量空间变化信息，与实际情况更为接近。可见，RF模型可作为橡胶园土壤全氮含量空间分布预测的高效方法，为其他土壤属性的空间分布预测提供了一种新的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林清火	中国热带农业科学院橡胶研究所	49	521	14.0	21.0
2	罗微	中国热带农业科学院橡胶研究所	103	1091	18.0	26.0
3	刘志崴		10	72	4.0	8.0
4	郭澎涛	中国热带农业科学院橡胶研究所	18	101	5.0	9.0
5	李茂芬	中国热带农业科学院科技信息研究所	14	79	4.0	8.0
6	唐群锋		5	75	4.0	5.0