耕地土壤pH數(shù)字制圖結(jié)果分析案例1耕地土壤pH趨勢項(xiàng)結(jié)果在進(jìn)行耕地表層土壤預(yù)測時(shí)，選擇代表環(huán)境作用的連續(xù)變量如氣候、地形、植被覆蓋度作為輔助變量進(jìn)行預(yù)測。使用RF法和SVM法時(shí)，將13個(gè)輔助變量全部納入模型中，遍歷得到最優(yōu)模型參數(shù)，由于這兩種方法只能預(yù)測點(diǎn)位置的pH值，難以直接實(shí)現(xiàn)耕地土壤pH制圖。因此，可以采取建立與輔助因子相同分辨率大小的密集漁網(wǎng)，用構(gòu)建好的模型預(yù)測新生成漁網(wǎng)中心點(diǎn)上的pH值，最終對這些pH預(yù)測點(diǎn)進(jìn)行OK插值得到兩種模型的柵格制圖。使用GWR法時(shí)，由于其對因子的多重共線性很敏感，可結(jié)合逐步線性回歸法和共線性冗余（VIF<7.5）篩選因子，1980年和2017年參與建模的輔助因子分別為PRE、DEM和PRE、RF，該模型與前兩種模型的主要區(qū)別在于可以計(jì)算并獨(dú)立生成各輔助變量的變化系數(shù)空間分布圖，模型預(yù)測結(jié)果更能夠捕捉耕地表層pH值的局部變化特征。表4-2研究區(qū)耕地表層土壤pH趨勢項(xiàng)預(yù)測結(jié)果Table4-2PredictionresultsofthetrenditemofsurfacesoilpHofcultivatedlandinthestudyarea年份方法極小值極大值均值十折交叉驗(yàn)證建模集測試集MSEMAER方MSEMAER方1980RF5.387.906.790.700.670.290.710.670.29SVR5.368.106.850.680.640.370.670.690.36GWR4.818.666.80.620.630.330.630.670.332017RF4.628.356.490.400.480.570.420.480.57SVR4.827.976.460.540.560.530.580.590.53GWR4.168.496.480.440.480.620.450.470.62湖北省耕地表層pH值各預(yù)測模型結(jié)果如表4-2所示。1980年，三種模型預(yù)測范圍中GWR結(jié)果與樣點(diǎn)統(tǒng)計(jì)描述最接近，pH范圍為4.81-8.66，平均值在6.79-6.85之間，根據(jù)十折交叉驗(yàn)證結(jié)果顯示，SVM的預(yù)測精度最高，建模集和測試集的R方分別0.37、0.36，說明模型穩(wěn)定性較高，其次為GWR法、RF法。2017年，同樣是GWR模型預(yù)測范圍最接近實(shí)測樣點(diǎn)，范圍是4.16-8.49，平均值保持在6.46-6.49，相比1980年，均值下降了約5%，根據(jù)十折交叉驗(yàn)證結(jié)果看，GWR模型精度相對較高，建模集和測試集的R方達(dá)0.62，其次是RF法、SVM法。圖4-3為三種制圖方法得到的1980年和2017年耕地表層土壤pH的空間分布趨勢圖。不同時(shí)期下，各模型預(yù)測的耕地表層pH空間分布變化較為相似，具有明顯的塊狀分布特征。1980年結(jié)果顯示，高值區(qū)主要位于湖北省中南部，如天門市、仙桃市、潛江市和荊州市等，這些區(qū)域的耕地表層pH多為弱堿性土壤。低值區(qū)主要位于湖北省東部，如黃岡市、孝感市、鄂州市、黃石市、咸寧市等，部分位于湖北省西南部，如恩施州，這些區(qū)域的耕地表層pH多為弱酸性土壤。總體上湖北省耕地表層土壤pH空間分布表現(xiàn)為由中南部向東西兩端降低的趨勢。2017年耕層土壤pH空間分布趨勢與1980年相似，同樣表現(xiàn)為中南部高、東西部低的特征，但相較1980年，pH高值區(qū)面積明顯減小，而低值區(qū)面積顯著增加，且出現(xiàn)了明顯的酸性和強(qiáng)酸性聚集區(qū)，高低值間過渡更加尖銳。圖4-3不同數(shù)字制圖方法預(yù)測耕地表層土壤pH空間分布Fig.4-3DifferentdigitalmappingmethodspredictthespatialdistributionofurfacesoilpHofcultivatedland2耕地土壤pH殘差項(xiàng)空間自相關(guān)分析表4-3研究區(qū)各方法殘差項(xiàng)分析Table4-3residualanalysisofeachmethodinthestudyarea年份變量分布類型MoranI指數(shù)p值z得分距離閾值（meter）1980RF殘差正態(tài)分布-0.01130.0464-1.992026348.75SVR殘差正態(tài)分布0.07990.000014.5246GWR殘差正態(tài)分布-0.01450.0101-2.57342017RF殘差正態(tài)分布0.00750.00642.726210693.77SVR殘差正態(tài)分布0.26460.000095.6569GWR殘差正態(tài)分布0.03180.00006.9119對研究區(qū)兩個(gè)時(shí)期三種模型的殘差進(jìn)行空間自相關(guān)性分析，結(jié)果如表4-3所示，所有殘差均為正態(tài)分布，符合分析前提。1980年，在距離閾值26348.75m內(nèi)，RF和GWR殘差的MoranI值均為負(fù)值，根據(jù)p值和z得分可判斷這兩種模型得到的殘差在空間上表現(xiàn)為顯著離散關(guān)系，即離散程度越大，則差異性越大，SVM殘差的MoranI值則相反，為正值，且p值和z得分表明結(jié)果自相關(guān)顯著，即其殘差值在空間上聚合程度越大，則相關(guān)性越大。2017年，空間自相關(guān)分析的距離閾值為10693.77m，RF、SVM、GWR殘差的MoranI值均為正值，參考三者的p值和z得分可判斷其殘差在空間上聚集明顯。綜上分析，可知1980年和2017年三種模型殘差在空間上表現(xiàn)除了不同程度的空間自相關(guān)性，說明預(yù)測結(jié)果有可能忽略了空間非平穩(wěn)性所掩蓋的信息，因此有必要對這三種預(yù)測模型的殘差進(jìn)行插值分析。3耕地土壤pH空間制圖及精度評價(jià)將殘差項(xiàng)引入三種模型后得到1980年和2017年耕地表層土壤pH空間分布情況，如圖4-4所示。相較于圖4-3可明顯發(fā)現(xiàn)引入殘差項(xiàng)后的pH預(yù)測結(jié)果圖閾值范圍變大，且所顯示的細(xì)節(jié)變異特征更加豐富。從局部細(xì)節(jié)變異特征來看，1980年時(shí)期，通過RFK和SVRK預(yù)測制圖法得到的耕地表層pH空間分布結(jié)果較為相似，這與其輸入的輔助變量相同且建模流程大致類似有關(guān)，圖示表明高值區(qū)除了中南部，還有部分分布在研究區(qū)北部的襄陽市；GWRK預(yù)測制圖法得到的pH空間分布顯示出了小范圍聚集的強(qiáng)酸性及酸性耕地，主要分布在湖北省的東部，如黃岡市、武漢市、鄂州市、孝感市等，究其原因，受輔助變量PRE和DEM的局部變異特征及殘差項(xiàng)彌補(bǔ)的確定性分量中潛在誤差的影響，提高了局部特征信息的豐富度。2017年時(shí)期，SVRK和GWRK法預(yù)測得到的耕地表層pH空間分布有一定的相似性，差異主要體現(xiàn)在研究區(qū)中南部耕地土壤pH的分布特征上，前者比后者的pH圖斑更為破碎，具體表現(xiàn)為弱堿性和弱酸性耕地面積減少、中性和酸性耕地面積增加；RFK法得到的耕地表層pH空間分布圖中低值區(qū)信息更加豐富，有少量的強(qiáng)酸性耕地土壤分布在湖北省東部，如武漢市，中部及北部區(qū)域酸性和弱酸性耕地土壤呈塊狀聚集，如襄陽市、隨州市、荊門市、宜昌市等，說明這些地方耕地土壤的酸性較高。對比兩期耕地土壤pH空間分布圖可發(fā)現(xiàn)，主要耕地土壤酸化區(qū)域出現(xiàn)在中部及東部，如襄陽市、隨州市、武漢市、黃岡市等，超過一半的耕地土壤pH由弱堿性、中性下降為酸性、強(qiáng)酸性，這是由于這些區(qū)域地形較為平緩，耕地分布集中，由于化肥施用、農(nóng)業(yè)機(jī)械等的投入增加，使這些區(qū)域耕地土壤pH的空間異質(zhì)性逐漸增大，同時(shí)較高的降雨強(qiáng)度，加劇了對土壤中堿性物質(zhì)的淋失，使耕地土壤對氫離子的緩沖性降低，導(dǎo)致該區(qū)域耕地土壤酸化趨勢明顯。北部及西部也有部分區(qū)域出現(xiàn)酸化現(xiàn)象，如十堰市、恩施州等，耕地土壤pH由中性、弱酸性變成了酸性、強(qiáng)酸性?？傮w來說，近40年湖北省耕地土壤酸化趨勢明顯，東部酸化程度高于西部，酸化程度嚴(yán)重，范圍廣泛，應(yīng)當(dāng)引起重視，并及時(shí)開展有效而合理的防治措施。圖4-4不同數(shù)字制圖方法引入殘差項(xiàng)后預(yù)測耕地表層土壤pH空間分布Fig.4-4PredictionofurfacesoilpHofcultivatedlandspatialdistributionbyintroducingresidualtermintodifferentdigitalmappingmethods對不同模型引入殘差項(xiàng)的結(jié)果進(jìn)行分析，表4-4顯示1980年RFK、SVRK、GWRK法得到的耕地pH極差分別為3.26、3.31、4.5，均值保持在6.80-6.82，使用測試集對三種模型進(jìn)行驗(yàn)證，除SVRK法較SVR法提升精度不高外，RFK法、GWRK法分別較RF法、GWR法提升了17.24%、18.18%，最終經(jīng)GWRK法預(yù)測pH值的MSE和MAE中等，R2最高，擬合效果較好。2017年RFK、SVRK、GWRK法得到的耕地pH極差分別為5.52、3.76、5.11，均值保持在6.42-6.48之間，同樣使用測試集數(shù)據(jù)對這三種模型進(jìn)行驗(yàn)證，RFK較RF提升的精度最高，達(dá)22.97%，其余兩個(gè)模型提升精度超過10%，最終經(jīng)RFK法預(yù)測pH的效果最好，MSE和MAE相對接近0，R2達(dá)0.74。對比驗(yàn)證指標(biāo)可發(fā)現(xiàn)并不是R2越高M(jìn)SE和MAE越低，這是由于回歸擬合結(jié)果為非線性的原因，因此在評價(jià)結(jié)果精度時(shí)，應(yīng)相互對比驗(yàn)證指標(biāo)結(jié)果以進(jìn)行綜合評判。另外通過RI值可發(fā)現(xiàn)引入殘差項(xiàng)制圖的綜合效果均高于只考慮關(guān)鍵輔助變量與pH間回歸關(guān)系的制圖方法。因此當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)字土壤制圖無法提升預(yù)測精度時(shí)，可引入具有空間自相關(guān)性的殘差項(xiàng)以揭示土壤屬性局部變異性特征。表4-4不同數(shù)字制圖方法引入殘差項(xiàng)后預(yù)測精度分析Table4-4Pedictionaccuracyanalysisofdifferentdigitalmappingmethodsafterintroducingresidualterm年份方法極小值極大值均值MSEMAER