用结构方程模型对土壤进行多变量制图,European Journal of Soil Science

总结 在之前的一项研究中，我们为阿根廷潘帕斯草原的数字土壤制图引入了结构方程模型 (SEM)。SEM 的一个吸引人的特性是它通过概念模型的数学实现明确地结合了土壤学知识。许多土壤过程在土壤剖面内运行；因此，SEM 可能适用于同时预测多个土层的土壤特性。通过这种方式，可以包括不同层位土壤特性之间的关系，这可能会导致更一致的预测。因此，本研究的目的是将 SEM 应用于多层和多变量土壤测绘，并测试 SEM 功能以获得改进建模的建议。我们应用 SEM 对阳离子交换容量 (CEC) 的横向和纵向分布进行建模和预测，阿根廷潘帕斯草原面积为 23 000 平方公里的三个主要土壤层 A、B 和 C 的有机碳 (OC) 和粘土含量。我们开发了一个基于土壤学假设的概念模型。接下来，我们导出了一个数学模型，并使用来自 320 个土壤剖面的环境协变量和土壤数据对其进行了校准。预测土壤特性的交叉验证表明，SEM 解释的方差仅比线性回归模型略多。然而，对协方差的评估表明，SEM 比线性回归更准确地再现变量之间的协方差。我们得出结论，通过考虑土壤特性和层之间的相互关系，SEM 可用于预测多层中的几种土壤特性。亮点 我们测试了用于多层和多元土壤测绘的结构方程模型 (SEM)。SEM 模拟土壤性质协变比多元线性回归更好。SEM 重新指定步骤提高了预测准确性。SEM 支持从数据中了解土壤过程。

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