基于多尺度地理加權回歸的安徽省土壤pH預測

陳宣強 趙明松 徐少杰 邱士其

摘 要：基于安徽省140個采樣點的土壤pH數據，綜合考慮土壤、地形、氣候、生物等因子對土壤pH的影響，利用MGWR與GWR模型對安徽省土壤pH空間分布進行預測。結果如下：①MGWR模型的AICc值比GWR減小49.72，其Radj2較GWR模型增加了0.08，模型的殘差較GWR模型降低了10.84，擬合效果得到了很大提升;②MGWR的多帶寬有效揭示了各環境因子的影響尺度，使得模型可靠性更高。

中圖分類號：S153.4? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? 文章編號：1003-5168（2021）24-0113-03

Prediction of Soil pH based on Multi-scale Geographically Weighted Regression in Anhui Province

CHEN Xuanqiang? ? ZHAO Mingsong? ? XU Shaojie? ? QIU Shiqi

（ School of Geomatics， Anhui University of Science and Technology， Huainan? Anhui? 232001 ）

Abstract： Based on the soil pH data from 140 sampling sites in Anhui Province， and the effects of soil， topography， climate and biology on soil pH considered comprehensively， this paper predicted the spatial distribution of soil pH in Anhui Province by using the MGWR and GWR models. The results are as follows： ①Compared with GWR， AICc value of MGWR model decreased by 49.72， and the Radj2 of MGWR model is 0.08 more than that of the GWR model， and the residual of the MGWR model is 10.84 lower than that of the GWR model， and the fitting effect is greatly improved.② The multi-bandwidth of MGWR effectively reveals the influence scale of various environmental factors， which makes the model more reliable.

Keywords： Soil pH; multi-scale geographically weighted regression; Anhui Province

pH是土壤重要的基本性質，其受到多種成土因素的影響[1]。土壤pH決定了土壤中微生物的種類和數量，進一步決定了農作物的種類和數量，直接影響土壤養分存在的形態和有效性[2]。

數字土壤制圖常以土壤發生學為基礎，基于土壤與所處環境之間的關系建立模型，進而求解未知土壤屬性值[3]，如線性回歸、神經網絡、隨機森林、地理加權回歸。其中地理加權回歸模型（Geographically Weighted Regression， GWR）由英國地理學家Fotheringham等[4]提出，該方法既考慮插值點的空間位置，又考慮了環境要素的作用，在研究土壤屬性空間變異上取得了較好的效果。多尺度地理加權回歸模型（Multi-scale Geographically Weighted Regression， MGWR） 提供了檢視多重尺度過程更為彈性且可進行尺度化的架構，對經典GWR的固定帶寬模式進行改進，使得模型結果更為精準可靠[5]。

本文利用MGWR模型對安徽省土壤pH進行預測并揭示各環境因子的作用尺度。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

安徽省（114°54'～119°37'E，29°41'～34°38'N）地處中國東部，跨長江、淮河中下游，總面積為14.01×104? km2，其中耕地面積8 828.9×666.67 hm2，約占總面積的42%。地勢西南高、東北低。淮河以北屬暖溫帶半濕潤季風氣候，夏季溫暖多雨，冬季寒冷干燥。淮河以南是亞熱帶濕潤季風氣候，夏季高溫多雨，冬季溫和濕潤[6]。皖南丘陵山地區主要土壤類型為黃壤、紅壤、紫色土，江淮丘陵與皖西丘陵地區為水稻土、黃棕壤、黃褐土，沿江平原為水稻土和灰潮土，淮河中游平原為潮土和砂姜黑土 [7]。

1.2 數據來源

選取土壤pH作為土壤制圖的目標變量，地形、氣候、生物因子作為環境協同變量。

土壤數據來源于《中國土系志?安徽卷》[8]，按照隨機性、均勻性和代表性的原則在研究區共采集樣點140個。采樣時間為2010—2011年，本研究選取表層（0～20 cm）土壤pH作為數字土壤制圖對象。

地形數據SRTM DEM來源于地理數據空間云，空間分辨率為90 m。基于DEM提取坡向（Aspect）、坡度（Slope）、高程（Elevation）、平面曲率（Plan）和剖面曲率（Profile）、徑流強度指數（SPI）、匯聚指數（CI）、多尺度山谷平坦指數（MrVBF）、多尺度山脊平坦指數（MrRTF）、地形濕度指數（TWI）及地形位置指數（TPI）。