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摘要
黑土层厚度作为土壤质量的重要标志，在土壤可持续发展、粮食安全和生态功能中发挥着不可替代作用。然而，基于土壤剖面调查数据分析，往往样本数量少、代表区域范围小，多数仅依据点位数据统计，缺乏空间变异预测分析，迫切需要黑土层厚度快速调查与高性能空间预测方法。通过新建调查样点黑土层厚度多穴位“浅层挖掘+深层土钻”快速获取方法，在黑龙江省获取357个样点的黑土层厚度系列样本数据；对随机森林预测模型参数进行优化，预测黑土层厚度空间变异及其不确定性；分析不同穴位观测值及其均值样本对优化模型预测精度及稳定性影响，评价模型空间预测潜能。结果表明，研究区耕地预测平均黑土层厚度为53.42 cm，新建黑土层厚度快速获取与预测方法行之有效，可替代剖面调查方法。优化随机森林模型预测黑土层厚度的空间变化解释力R2达到60%，可精细刻画黑土层厚度空间分异；样点单个观测穴位的随机性可改变模型预测协变量重要性数值，影响黑土层厚度空间预测分布；相较于样点多穴位观测均值的空间预测，单穴位观测值预测的空间分布不确定性评估的准确性较低，预测精度显著下降；交叉验证指标和散点图分析表明，优化随机森林模型对黑土层厚度具有稳定的空间预测潜能。本研究为黑土层厚度高精度快速调查与预测提供了新经验、新途径。
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单位中国科学院南京土壤研究所; 土壤与农业可持续发展国家重点实验室; 中国科学院大学
