Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| DOI | 10.27461/d.cnki.gzjdx.2021.000541 |
| 基于INLA-SPDE的土壤有机碳多尺度贝叶斯空间建模与制图研究 | |
| 伍维模 | |
| 出版年 | 2021 |
| 学位类型 | 博士 |
| 学位授予单位 | 浙江大学 |
| 中文摘要 | 不同尺度的土壤有机碳制图对土壤资源利用、农业生产和气候变化研究等有重要作用。本文选取新疆阿克苏空台力克的荒漠盐土、美国北达科他州北部的农业土壤和全球表层土壤作为研究对象,采用嵌套Laplace逼近积分—随机偏微分方程(Integrated nested Laplace approximation with stochastic partial differential equation,INLA-SPDE)方法,开展田块、区域、全球土壤有机碳多尺度贝叶斯空间建模、预测、制图与不确定性评价研究,为促进贝叶斯空间统计在数字土壤制图中的应用和土壤有机碳管理,提供一定的依据和参考。论文主要研究内容和结果如下:(1)基于新疆荒漠田块尺度5-10 cm盐土144个样点数据,利用土壤有机碳含量的空间自相关性用隐高斯随机场构成贝叶斯空间模型的空间随机效应;采用独立样本验证方法,评估并比较了 INLA-SPDE与马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯空间模型(采用Python语言PyMC库和R语言spBayes包构建)对土壤有机碳含量的预测性能。结果表明INLA-SPDE模型的RMSE、RHengl2和RAdhikari2值分别为1.15 g/kg、36%和0.24;INLA-SPDE模型的预测性能指标(MAE、RMSE、RHengl2和RAdhikari2)与MCMC模拟相近;INLA-SPDE的土壤有机碳含量后验预测标准偏差值,介于4.6g/kg与5.5 g/kg之间,低于spBayes,高于PyMC;研究生成了 10 m×10 m空间分辨率的土壤有机碳含量后验预测均值图以及预测标准偏差图。(2)基于美国北达科他州北部0-15 cm农业土壤1081个样点数据,并以SSURGO和POLARIS 土壤数据库提取出的29个土类和粘粒含量,作为固定效应的协变量,构建了土壤有机碳含量INLA-SPDE贝叶斯空间模型;用偏差信息量准则评价了协变量的有效性。270个独立样本验证表明INLA-SPDE对土壤有机碳含量的预测性能(RMSE=6.73 g/kg,RHengl2=40.7%,RAdhikari2= 0.52)优于 POLARIS(RMSE=11.00 g/kg,RHengl2=-58.3%,RAdhikari2=0.08);研究生成了 100 m×100 m空间分辨率的土壤有机碳含量后验预测均值图以及不确定性评价的定量表达图,为提升土壤肥力和农业生产提供了重要的空间信息。(3)从WoSIS和LUCAS数据集提取了全球88157个剖面/采样点的0-5 cm表层土壤有机碳含量数据;从地形、气候、植被、土地利用/土地覆盖图中提取了 15个全球环境协变量,采用偏差信息量准则和奥卡姆剃刀准则来选择进入模型的环境协变量;将全球分为非洲、欧洲、大洋洲、北美洲、南美洲、北亚、南亚七个大洲/地区,分区构建了Delaunay三角网以及土壤有机碳含量INLA-SPDE贝叶斯空间模型。10-折交叉验证表明七个大洲/地区的INLA-SPDE模型RHengl2值介于24.9%和58%之间,全球的为43%,它们比其他研究人员对全球土壤有机碳数据集SoilGridslkm、HWSD、GSDE和IGBP验证的RHengl2值(介于-19.4%与22.9%之间)略高,比对SoilGrids250m验证的RHengl2值(63.5%)略低;七个大洲/地区的INLA-SPDE模型RMSE值介于21.9 g/kg和94.8 g/kg之间,全球的为 65.7 g/kg,它们略高于对 SoilGrids250m、SoilGridslkm、HWSD、GSDE 和 IGBP 验证的RMSE值(介于29.8 g/kg和36.2 g/kg之间)。研究生成了30"×30"空间分辨率的全球土壤有机碳含量的后验预测均值图以及不确定性评价的定量表达图:后验预测标准偏差,95%最大后验概率密度可信区间的上限、下限和宽度,以及可信区间宽度与后验预测均值的比值。研究提出了结合阿里云计算平台、采用偏差信息量准则和奥卡姆剃刀准则选择环境协变量,以及自下而上分区进行INLA-SPDE贝叶斯空间建模制图的技术方法,为解决全球数字制图土壤有机碳所面临的空间大数据计算难题提供了一种可选方案。(4)研究分析了 INLA-SPDE贝叶斯空间建模的理论与方法,发现了随着空间尺度由田块向区域及全球尺度扩展土壤有机碳隐高斯场的块金方差和变程相应增大的现象,阐明了 INLA-SPDE贝叶斯空间建模方法在田块、区域、全球不同尺度土壤有机碳制图的适宜性;相关制图产品丰富了 土壤有机碳数据库。 |
| 中文关键词 | 土壤有机碳 ; 数字土壤制图 ; 嵌套Laplace逼近积分-随机偏微分方程 ; 贝叶斯空间模型 ; 地统计学 |
| 语种 | 中文 |
| 国家 | 中国 |
| 中图法分类号 | TP181;S153.6 |
| 资源类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/373350 |
| 作者单位 | 浙江大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 伍维模. 基于INLA-SPDE的土壤有机碳多尺度贝叶斯空间建模与制图研究[D]. 浙江大学,2021. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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