基于三种空间预测方法的安庆市耕地土壤速效钾空间分布预测

来源：中国土壤与肥料杂志2021年第1期北京时间：

作者：朱福斌，丁世伟，甘晓玉，黄海，吴锦松，马友华

单位：(1.安徽农业大学资源与环境学院，安徽 合肥 230036;2.安庆市种植业管理局，安徽 安庆 246000)

摘要：以安徽省安庆市为研究区，选取环境变量因子(空间位置变量因子、地形变量因子、土壤变量因子、气候变量因子)作为变量因素，通过构建随机森林(Random Forest，RF)模型对研究区耕地土壤速效钾含量进行预测，并与普通克里金(Ordinary Kriging，OK)和反距离权重(Inverse Distance Weighting，IDW)这两种传统空间预测方法作对比。结果表明:研究区内速效钾空间分布的3种方法的预测精度高低顺序为RF>OK>IDW，其中RF 模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)分别为30.93 mg·kg-1、41.31 mg·kg-1和0.58，相较于OK和IDW分别高出了3.36%、5.95%，6.71%、11.86%和18.37%、23.40%；3种空间分布预测方法整体趋势一致，呈东南高西北低分布。综合而言，RF模型能较好地预测安庆市耕地土壤速效钾含量，且纬度、年平均温度、成土母质、高程、经度、年平均降水量是影响RF模型精度的主要因素。

关键词：耕地土壤;随机森林;空间分布预测;速效钾

基金资助：基金项目:2019年度高校协同创新“整合一批”协同创新项目“国产高分辨率对地观测系统安徽区域综合应用示范”(GXXT-2019-047)。