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

作者：赵永存; 史学正; 于东升; 赵彦锋; 孙维侠; 王洪杰

来源：土壤学报, 2005, (03): 379-385.

• 土壤有机碳密度
• 多元线性回归
• 泛克里格
• 回归克里格 Soil organic carbon density
• Multiple linear regression
• Universal kriging
• Regression-kriging

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。

• 单位
  中国科学院研究生院; 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