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基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
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海草床是珍贵的“海底草原”,具有十分重要的生态服务功能。上世纪90年代,烟台曾分布有4种海草,尚不明确海草的分布现状。本研究结合了现场调查、声呐探测等手段,查清了烟台市莱州市至莱山区沿海海草的分布现状,发现了一处位于烟台市套子湾的面积为51.90 ha的鳗草-日本鳗草混合草床,并对鳗草、日本鳗草的生态特征进行了调查。调查发现烟台现存海草仅有2种,部分草床严重退化,亟需对现存海草进行保护与监测,以遏制海草的退化速度。 相似文献
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煤孔隙对储层含气性具有重要影响,构造煤储层尤甚。采集淮南煤田潘一矿13号煤层中4种煤体结构的煤样进行低温液氮实验,运用最小二乘法原理并采用FHH分形模型,系统地分析了煤储层纳米级（1.7~20nm）孔隙结构特征及其与分形维数之间的关系。结果表明:煤体破坏程度增强致使BJH孔容和BET比表面积增大,过渡孔与微孔含量增加;构造煤中毛细凝聚开始发生在2~3 nm并随着相对压力的增大而逐渐增强;对气体吸附做主要贡献的是孔径为5nm的孔隙,糜棱煤中此类孔隙最多致使含气性最好;研究区内除原生结构煤外,其他煤储层纳米级孔隙分形维数均大于2.6,平均孔径与分形维数呈明显负相关且相关性系数在0.9以上,表明此类孔隙具有明显的分形特征,孔隙结构复杂程度较高。综合孔隙特征表明:构造煤中孔隙结构越复杂且5nm附近吸附孔隙含量越高,含气性越强。 相似文献
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鳗草(ZosteramarinaL.)广布于北半球温带浅海海域,其形成的鳗草床具有重要的生态价值。近些年来,我国黄渤海海域鳗草退化严重,较大面积、连续分布的海草床已经非常少见。在渤海兴城-觉华岛海域发现较大面积的海草床,可以作为渤海沿海海草床的典型代表。基于此,2018年5月、9月、11月和2019年3月对该海草床进行了初步调查,探究了渤海兴城-觉华岛海草床鳗草种群补充等生态特征,分析了海草床生境的主要威胁,并提出了对海草床进行有效保护和科学管理的相关建议。结果表明:渤海兴城-觉华岛海草床总面积为791.61ha,海草种类为鳗草和日本鳗草(Z.japonica),以鳗草为优势种,日本鳗草极少且呈斑块状分布;鳗草生物量在2018年5月达到最大值(1241.22—1632.64g/m2);鳗草叶片碳、氮、磷元素含量分别为35.35%—36.57%、1.89%—3.35%、0.14%—0.48%;鳗草海草床以无性繁殖为主要补充方式,有性繁殖补充比例平均仅为1.92%,明显低于国内其他鳗草草床,具有鲜明的独特性;该海草床主要受围填海、捕蛤、围网捕鱼等人类活动的严重影响,并致使海草床边缘区域呈现斑块化趋势。建议对这片珍贵的海草床加以保护和修复。 相似文献
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随着除草剂在农业生产中的大量使用, 近岸海域中除草剂被频繁检出。除草剂的残留会对海草床生态系统的结构与功能产生潜在的威胁。本文回顾了近40年来除草剂对海草胁迫的相关研究工作, 总结发现:(1)光系统Ⅱ(PSⅡ)型除草剂在全球海草床中被频繁检出, 是研究最多的除草剂种类。(2)不同种类海草对不同类型除草剂耐受程度不同, 多种除草剂混合物可能会对海草表现出协同、加性或拮抗效应。(3)除草剂会与其他因素如高温、光照、重金属等共同对海草产生胁迫作用。(4)叶绿素荧光技术结合现代组学技术可以更加灵敏、全面地阐释除草剂对海草的胁迫机理。最后对未来的研究方向提出了展望, 包括开展对重点海草床中除草剂残留的长期监测, 加强对新型除草剂、海草的不同生活史阶段以及多因素联合胁迫作用的研究。本文有助于全面了解海草与除草剂胁迫之间的关系, 为将来开展更深入的研究工作提供参考。 相似文献
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