TY - JOUR ID - TI - 基于特征变量与SVROK算法的湿地土壤有机质空间变异特征 AU - 陈思明 AU - 王 宁 AU - 秦艳芳 AU - 张红月 VL - IS - PB - 《土壤》编辑部 SP - EP - PY - JF - 土壤 JA - UR - http://soils.issas.ac.cn/tr/home?file_no=201911270000001&flag=2 KW - 土壤有机质;逐步回归分析法;主成分分析法;支持向量机克里格法;河口湿地 KW - Soil organic matter; stepwise regression; principal component analysis; extreme learning machine kriging; Estuary Wetland AB - 选取适宜变量与有效方法有助于揭示河口湿地土壤有机质的空间异质性,对维护湿地生态平衡和全球碳循环的具有重要作用。以福州市闽江河口湿地为研究区,采用逐步回归分析与主成分分析法筛选显著的特征变量,运用支持向量机回归克里格法(SVROK)分析湿地土壤有机质的空间异质性,并与神经网络克里格法(BPNNOK)、回归克里格法(RK)进行比较。结果表明:归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤水分指数(PDI)、汇流累积量(FA)及沉积物移动指数(STI)与土壤有机质含量关系密切,其逐步回归模型的判定系数R2为0.446,显著性概率值P<0.0001,可转换为3个独立的主成分作为模型的自变量。研究区土壤有机质的空间变异主要受结构性因素影响,呈现出“北低南高”的空间格局,采用SVROK模型的预测精度更高,可较好的体现河口湿地土壤有机质的空间异质特征。该研究可为同类区域的土壤有机质空间特征研究提供方法支撑。 ER -