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不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究

         

摘要

运用多元线性回归、泛克里格和回归克里格三种方法,结合由DEM获取的地形属性因子预测了河北省土壤有机碳密度的空间分布.多元线性回归预测的残差较大,模型对总方差的解释仅18.6%,采用泛克里格方法后,预测残差降低,预测结果的极差范围变宽,低碳密度区的局部变异得以体现,模型对总方差的解释程度提高到53%.而回归克里格方法应用后预测残差和均方根预测误差进一步降低,模型对总方差的解释程度提高到65%,回归克里格方法也能更好地反映碳密度与地形的关系以及局部变异.三种方法中回归克里格预测效果最好,泛克里格次之,而多元线性回归方法最差.

著录项

  • 来源
    《土壤学报》 |2005年第3期|379-385|共7页
  • 作者单位

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008;

    中国科学院研究生院,北京,100039;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008;

    中国科学院研究生院,北京,100039;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008;

    中国科学院研究生院,北京,100039;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京,210008;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 土壤地理、土壤调查;
  • 关键词

    土壤有机碳密度; 多元线性回归; 泛克里格; 回归克里格;

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