34、复杂景观区域土壤属性预测的尺度效应与随机森林算法介绍

复杂景观区域土壤属性预测的尺度效应与随机森林算法介绍

复杂景观区域土壤属性预测的尺度效应

在复杂地形区域中，土壤属性的预测是一个具有挑战性的问题，而尺度效应在其中扮演着重要的角色。

克里金插值与多尺度嵌套半方差模型

在复杂地形区域，通常使用泛克里金或回归克里金的趋势面方程来消除趋势，然后用普通克里金估计残差。泛克里金和回归克里金都将区域化变量分为趋势值（确定性分量）和正态分布的残差值（随机分量），前者的趋势仅与空间坐标有关，而后者与其他协变量有关。

变异函数是分析空间结构的主要工具，它反映和描述区域化变量的空间结构特征。一般来说，区域化变量包含不同尺度的变化，其空间结构不能用简单模型表示，需要两个或更多模型来表示不同距离的空间结构信息，即嵌套结构：
[
\gamma(h)=\gamma_0(h)+\gamma_1(h)+\cdots+\gamma_n(h)=\sum_{i = 0}^{n}\gamma_i(h)
]
其中，(\gamma_0(h)) 是嵌套结构的块金方差（包括测量误差和最小采样间隔内无法表征的空间变异性），(\gamma_1(h)) 代表不同尺度的分量。

统计结果

不同尺度下土壤有机质的经典统计特征如下表所示：
| 尺度 | 景观区域 | 空间/m | 最小值/g kg⁻¹ | 最大值/g kg⁻¹ | 平均值/g kg⁻¹ | 标准差 | 变异系数/% |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 小尺度 | 紫色土区 | 200 | 9.76 | 30.84 | 15.72 | 4.71 | 2