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广义线性地统计模型在典型亚热带丘陵区数字土壤制图中的应用 被引量：3
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作者 郝辰恺 孙孝林 王会利 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期993-1006,共14页
数字土壤制图在当前的应用越来越广泛,其方法主要包括环境相关模型、空间自相关模型,以及这些模型的混合模型。理论上,混合模型相对单一模型具有明显的优势。广义线性地统计模型(GLGM)也是一种混合模型,相对于最常用的混合模型——回归... 数字土壤制图在当前的应用越来越广泛,其方法主要包括环境相关模型、空间自相关模型,以及这些模型的混合模型。理论上,混合模型相对单一模型具有明显的优势。广义线性地统计模型(GLGM)也是一种混合模型,相对于最常用的混合模型——回归克里格(RK),又具有能加入随机效应来解决土壤变异的非平稳性等优势。然而,GLGM因计算繁琐等缺点,在国内外应用较少。本文以广西南宁高峰林场内一小面积(3.03 km^(2))丘陵为研究区,以14个地形因子为预测变量,使用广义线性混合模型(GLMM)及其与普通克里格(OK)相结合的模型(即GLGM),对土壤有机碳(SOC)、pH、黏粒和阳离子交换量(CEC)的空间分布进行预测,并与常用的多元线性回归(MLR)、地理加权回归(GWR)、回归森林(RF)、OK、RK和广义可加模型(GAM)进行比较。结果表明:GLMM在预测黏粒上准确度较高;GLMM和GLGM在预测CEC上准确度中等,但在预测SOC和pH上准确度较低。综合线性回归模型的调整决定系数、块金效应和全局莫兰指数,本文认为,当土壤属性与环境变量具有较低的线性回归调整决定系数(即小于5%)、土壤属性具有较弱的空间自相关性(即块金效应大于71%)和较强的局部空间变异(即全局莫兰指数小于0.09)时,GLMM和GLGM具有较高的适用性,例如本文中的黏粒。反之,GLMM和GLGM的适用性不好,例如SOC和pH。鉴于土壤空间变异的高度异质性和多尺度性,GLMM和GLGM具有较好的应用前景。但是,今后研究还需进一步探讨如何提高GLMM和GLGM的模拟效率。 展开更多
关键词 数字土壤制图 土壤计量学 广义线性地统计模型
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