作者：杨煜岑; 杨联安; 任丽; 李聪莉; 朱群娥; ...空间预测随机森林土壤有机质
摘要：以陕西省周至县农耕区为研究区，采集192个土壤样品，通过随机森林模型（random forest， RF）对土壤有机质含量进行回归预测，通过29个（15%）独立验证点对预测结果进行精度验证，并与普通克里格（ordinary kriging，OK）和协同克里格（cokriging，COK）插值结果进行对比分析。结果表明，研究区土壤有机质含量在训练集和验证集中均属于中等变异性，含量处于中等偏低水平，大致表现为中、南部黑河东岸土壤有机质含量相对较高，东北部渭河沿岸含量较低。对变量重要性进行排序，影响研究区土壤有机质的主要因素为数字高程（DEM）和降水量。与OK、COK相比， RF对土壤有机质的预测值和实测值的相关系数（0.782）更高，而平均绝对误差（0.618 g ·kg -1 ）和均方根误差（2.062 g ·kg -1 ）更低，说明RF能够更精确地反映局部土壤有机质含量的空间变化信息。
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