基于神经网络模型的中国表层土壤有机质空间分布模拟方法

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摘要：基于全国第二次土壤普查得到的6 241个典型土壤剖面数据,采用主成分分析方法和径向基函数神经网络模型建立不同植被类型—土纲单元内土壤有机质与气候、地形和植被等环境因子间的非线性关系,模拟全国表层土壤有机质的空间分析格局。结果表明,该模型具有较准确的预测能力,性能指数达到1.94。与普通克里格法、反比距离法和多元回归模型相比,神经网络模型对621个验证点模拟结果与实测值的相关系数为0.799,分别提高了0.265、0.181和0.120,平均绝对误差分别降低了4.25、4.43和2.34 g/kg,平均相对误差分别降低了30.16%、32.66%和5.93%,均方根误差则分别降低了8.61、8.24和6.24 g/kg;从模拟结果图来看,神经网络模型能够提供更多的细节信息。该方法为大尺度土壤性质空间分布模拟提供了有益的参考。

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/dqkxjz201202004

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关键词：神经网络模型 土壤有机质 网络模型 神经网络 空间分布 土壤有机质 径向基函数神经网络 空间模拟 国家尺度