通过混合随机森林和贝叶斯最大模型估计空间分布并探索影响耕地质量的因素
Xufeng Fei1, Zhaohan Lou2, Meiling Sheng1
1Zhejiang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou, China; Key Laboratory of Information Traceability of Agriculture Products, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, China.
结合随机森林 (RF) 和贝叶斯最大 (BME) 的新混合模型准确估计耕地质量 (CLQ). 这种方法通过识别关键影响因素和优化土地管理来改善粮食安全和可持续发展.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 环境科学 环境科学
- 地理空间分析是什么
背景情况:
- 耕地质量 (CLQ) 对粮食安全和可持续发展至关重要.
- 由于数据限制和空间异质性,大规模估计CLQ具有挑战性.
- 了解CLQ变异机制对于有效的土地管理至关重要.
研究的目的:
- 为高效的CLQ估计提出一种混合随机森林 (RF) -贝叶斯最大 (BME) 方法.
- 预测CLQ特征并确定主要影响因素.
- 探索用于CLQ管理的多源异质数据集的潜力.
主要方法:
- 开发了一个混合RF-BME模型,整合了现场采样数据和环境辅助信息.
- 该模型的性能与普通Kriging (OK),BME,RF和RF-OK模型相比较.
- 评估了自然,土壤和人为因素对CLQ的相对重要性.
主要成果:
- 混合RF-BME模型在估计准确性方面明显优于其他模型.
- 总体而言,CLQ是中度的,沿海平原的高值和山区的低值.
- 自然因素 (53.4%) 对CLQ的影响最大,其次是土壤 (25.8%) 和人为因素 (20.8%).
结论:
- 混合RF-BME模型为CLQ估计提供了一种高效的方法,减少了对广泛现场采样的依赖.
- 该框架强调了多源数据和先进建模对于可持续的CLQ管理的实用性.
- 这些发现为优化农业资源利用和确保粮食安全提供了宝贵的见解.
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