【摘要】：以湖北省宜都市紅花套鎮(zhèn)的柑橘產(chǎn)區(qū)為例,選取土壤重金屬全銅含量為研究對象,利用Pearson相關系數(shù)方法選擇與土壤銅含量具有較高相關性的土壤因子(全K、全Cr、CEC、全Al、全N(P0.05))作為輔助變量,利用主成分分析(PCA)對輔助變量進行降維求總得分處理后,與協(xié)同克里格插值相結(jié)合構(gòu)建土壤銅含量空間模型(COKPCA),同時構(gòu)建土壤銅含量的普通克里格插值模型(OK)和以全K作為輔助變量構(gòu)建協(xié)同克里格插值模型(COKK),對不同的空間模型進行模擬精度的對比和分析之后提出最優(yōu)空間模型方法,進一步分析土壤銅含量在研究區(qū)域的空間分布特征。結(jié)果表明:普通克里格插值(OK)、協(xié)同克里格插值(COKK)和與主成分相結(jié)合的協(xié)同克里格插值(COKPCA)3種模型的RMSE分別為7.044、6.907和6.309,R2分別為0.716、0.743和0.852,赤池信息量準則(AIC)分別為101.591、96.908和87.203。綜合比較,COKPCA具有最優(yōu)的模擬插值結(jié)果,其次為COKK,而OK則相對較差。
[Abstract]:Taking the citrus growing area of Honghuaaozhen, Yidu City, Hubei Province as an example, the heavy metal total copper content in soil was selected as the research object. The Pearson correlation coefficient method was used to select the soil factors (all K, all Cr,CEC, all Al,) which had a high correlation with soil copper content. The total N (P0.05) is regarded as the auxiliary variable. The spatial model of soil copper content, (COKPCA), is constructed by using the principal component analysis (PCA) to reduce the dimension of the auxiliary variable and calculate the total score of the auxiliary variable, combined with the cooperative Kriging interpolation. At the same time, the common Kriging interpolation model (OK) and the cooperative Kriging interpolation model (COKK), with all K as the auxiliary variable were constructed at the same time. After comparing and analyzing the simulation accuracy of different spatial models, an optimal spatial model method was proposed to further analyze the spatial distribution characteristics of soil copper content in the study area. The results show that the RMSE of the general Kriging interpolation (OK), co-Kriging interpolation (COKK) and the cooperative Kriging interpolation (COKPCA) model combined with the principal components are 7.044 ~ 6.907 and 6.309, respectively. The R2 was 0.716, 0.743 and 0.852, respectively, and the (AIC) of the information content criterion of the red pool was 101.591n 96.908 and 87.203, respectively. In a comprehensive comparison, COKPCA has the best simulated interpolation results, followed by COKK, and OK is relatively poor.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院;武漢大學資源與環(huán)境學院;湖北省測繪工程院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41371227,41101192) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(2013JC016)
【分類號】：S153.6

【參考文獻】

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【共引文獻】

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