文献类型： 中文期刊

作者： 朱建伟 ¹ ; 刘玉学 ² ; 吴超凡 ¹ ; 靳佳 ¹ ; 吕豪豪 ² ; 杨生茂 ² ;

作者机构： 1.浙江师范大学地理与环境科学学院

2.浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所

关键词： 生物炭;土壤有机碳;近红外光谱;预测模型;样本选择

期刊名称： 生态学报

ISSN： 1000-0933

年卷期： 2020 年 40 卷 020 期

页码： 7430-7440

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 土壤有机碳是影响土壤肥力的最重要因素之一.生物炭由于具有高度芳香化碳结构和发达孔隙结构等特性,可以作为一种土壤改良剂,提高土壤有机碳含量,改善土壤物理结构,近些年成为农业环境领域研究的热点.分别采用传统方法和可见光近红外光谱(VIS-NIRS,400—2500 nm)技术对施加不同用量生物炭的土壤有机碳含量进行检测和对比分析,以期为含生物炭土壤的有机碳分析建立有效预测模型.通过比较不同样本选择方法(Kennard-Stone (KS),Random selection (RS)和Sample setpartitioning based on joint x-y distances(SPXY))和光谱预处理方法(Savitzky-Golay平滑(SG)、倒数的对数log(1/R)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(Der1)、二阶导数(Der2)和多元散射校正(MSC)),以3种模型(组合间隔偏最小二乘模型(Synergy Interval Partial Least Squares,siPLS),遗传算法-支持向量机模型(Genetic Algorithm-Support vector machine,GA-SVM)和随机森林模型(Random Forest,RF))来建立生物炭土壤有机碳预测模型.结果 表明:(1)施加生物炭增加了土壤有机碳含量,增加幅度随生物炭添加量的提高呈增加趋势;(2)土壤反射率随土壤有机碳含量的增加而降低,在1410、1920和2200 nm光谱附近存在明显的吸收谷;(3)对比3种样本选择方法,KS方法所划分的样本集相对于RS方法和SPXY方法更适用于生物炭土壤有机碳模型的建立;(4)以SG+MSC预处理结合GA-SVM方法建立的模型精度最高,校正集的R2cal和RMSECV值分别为0.9526和0.4839,验证集的Rv2a1和RMSEP值分别为0.8598和0.9987,RPD值为2.6017.该模型因具有精度高且模拟效果较好等优点,可用于含生物炭土壤的有机碳含量的科学预测.