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

编号 zgly0000779507

文献类型 期刊论文

文献题名 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

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 李启权  王昌全  岳天祥  张文江  余勇 

作者单位 四川农业大学资源环境学院  中国科学院地理科学与资源研究所 

母体文献 地球科学进展 

年卷期 2012,27(2)

页码 175-184

年份 2012 

分类号 S153.621 TP183 

关键词 土壤有机质  径向基函数神经网络  空间模拟  国家尺度 

文摘内容 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。