《农业工程学报》2024年第40卷第15期刊载了昭通学院等单位郭澎涛、肖秀绒、赵菊、李茂芬、李波与傅奠基的论文——“样点稀少条件下基于环境相似性的土壤有机碳空间分布预测”。该研究由国家自然科学基金项目（项目号：42071228）资助。
引文信息：郭澎涛，肖秀绒，赵菊，等. 样点稀少条件下基于环境相似性的土壤有机碳空间分布预测[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：103-110.
DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202401133
研究目的与方法：
针对现有土壤有机碳（soil organic carbon，SOC）空间分布预测模型难以适用于样点稀少条件下的问题，该研究依据成土环境越相似土壤属性越相似的假设，提出一种基于环境相似性的SOC空间分布预测方法（environmental similarity model，ESM），首先利用影响SOC空间分布的关键环境变量刻画研究区成土环境，然后比较采样点与待估测点处的环境相似度，最后依据环境相似度预测待估测点处的SOC含量。
结果与结论：
为验证ESM方法的有效性，以云南省作为案例研究区，并设置3个情景：1）从64个采样点中随机抽取10个点作为训练集，余下的采样点作为验证集，随机抽取20次；2）从64个采样点中随机抽取20个点作为训练集，余下的采样点作为验证集，随机抽取20次；3）从64个采样点中随机抽取30个点作为训练集，余下的采样点作为验证集，随机抽取20次。
以平均绝对误差（mean absolute error，MAE）和均方根误差（root mean square error，RMSE）评估模型预测精度。方差分析结果表明，采样点分别为10、20和30这3个情景条件下ESM的MAE（12.7、11.7、11.1 g/kg）都显著（P < 0.05）低于多重线性回归（72.6、23.0、16.7 g/kg）和人工神经网络（15.8、14.9、15.8 g/kg），表明ESM模型具有较高的预测精度及较强的鲁棒性，可为成土因素复杂区域SOC空间分布的预测提供借鉴和指导。
本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布
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