| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 数字土壤属性制图模型研究进展 | 第14-19页 |
| 1.2.1 统计学方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 空间统计学方法 | 第15-18页 |
| 1.2.3 机器学习方法 | 第18页 |
| 1.2.4 基于专家知识的方法 | 第18-19页 |
| 1.2.5 研究方法总结 | 第19页 |
| 1.3 土壤有机质含量时空变异特征及驱动因素研究进展 | 第19页 |
| 1.4 研究目的与研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 技术路线 | 第20-22页 |
| 第二章 材料与方法 | 第22-29页 |
| 2.1 研究区概况 | 第22页 |
| 2.2 数据来源 | 第22-23页 |
| 2.2.1 土壤数据 | 第22-23页 |
| 2.2.2 其它要素数据来源 | 第23页 |
| 2.3 模型方法及因子提取方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 普通克里格法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 回归克里格法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 随机森林模型 | 第25页 |
| 2.3.4 因子提取方法 | 第25-26页 |
| 2.4 1980S土壤剖面点定位方法与剖面土层数据处理 | 第26-27页 |
| 2.4.1 1980s土壤剖面土层有机质重新计算 | 第26页 |
| 2.4.2 1980s土壤剖面点重定位 | 第26-27页 |
| 2.5 数据处理 | 第27-29页 |
| 2.5.1 数字高程模型的生成 | 第27页 |
| 2.5.2 哑变量赋值 | 第27页 |
| 2.5.3 异常值处理与验证集的选取 | 第27-28页 |
| 2.5.4 模型精度验证 | 第28页 |
| 2.5.5 分析工具 | 第28-29页 |
| 第三章 基于三种预测模型的SOM含量空间分布特征 | 第29-40页 |
| 3.1 普通克里格法预测SOM含量空间分布 | 第29-31页 |
| 3.1.1 不同土层SOM含量的描述性统计分析 | 第29页 |
| 3.1.2 基于OK的SOM含量空间分布 | 第29-31页 |
| 3.2 回归克里格法预测SOM含量空间分布 | 第31-34页 |
| 3.2.1 逐步线性回归方程 | 第32页 |
| 3.2.2 残差半方差函数模型拟合 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于RK的SOM含量空间分布 | 第33-34页 |
| 3.3 随机森林法预测SOM含量空间分布 | 第34-37页 |
| 3.3.1 RF参数拟合结果 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于RF的SOM含量空间分布 | 第35-37页 |
| 3.4 模型精度验证 | 第37页 |
| 3.5 模型讨论 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 海南岛两个年代土壤有机质含量时空变异与分析 | 第40-47页 |
| 4.1 1980S、2012年RF参数拟合结果 | 第40-41页 |
| 4.2 1980S、2012年0~20cm土层SOM含量时空变异特征 | 第41-42页 |
| 4.3 1980S、2012年不同土地利用类型有机质含量变化 | 第42-43页 |
| 4.4 SOM时空变异的驱动因素分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 水田轮作制度变化对SOM时空变异的影响 | 第43-44页 |
| 4.4.2 土地利用方式变化对园地SOM时空变异的影响 | 第44-45页 |
| 4.4.3 土地利用强度变化对SOM时空变异的影响 | 第45页 |
| 4.4.4 施肥、作物产量与SOM时空变异的关系 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 全文结论与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 全文结论 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-56页 |
| 附录 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62页 |
