基于多源环境变量和随机森林模型的江西省耕地土壤pH值空间预测

钟骁勇, 李洪义, 郭冬艳, 谢模典, 赵婉如, 胡碧峰

Spatial distribution prediction of soil pH in arable land of Jiangxi Province based on multi-source environmental variables and the random forest model

ZHONG Xiaoyong, LI Hongyi, GUO Dongyan, XIE Modian, ZHAO Wanru, HU Bifeng

表1 土壤pH值空间预测的环境变量及数据来源

Tab.1 Data sources of environmental covariates used for predicting pH

变量类别 具体指标 数据来源 地形变量 地貌类型、高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、沟谷深度、地形湿度指数、垂直到沟谷距离和多分辨率谷底平坦度 中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/) 气候变量 年均气温、年降水量 中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/) 植被指数 归一化植被指数 中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/) 土壤属性 土壤类型、有机质、有效磷、速效钾、全氮、全磷、全钾、阳离子交换量、成土母质和耕层质地 2018年江西省耕地质量等别数据库、1980年和2010年江西省农业测土配方项目实测数据 耕地利用条件 灌溉保证率、排水条件、氮肥用量、磷肥P2O5用量、钾肥K2O用量、秸秆还田比例和秸秆还田量 2018年江西省耕地质量等别数据库