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国内刊号：11-2201/X
国际刊号：1000-6923
发布日期:
作者：祝元丽, 冯向阳, 闫庆武, 吴子豪
单位：1. 中国矿业大学公共管理学院, 江苏 徐州 221116;2. 中国矿业大学矿区土地利用与生态安全研究中心, 江苏 徐州 221116;3. 中国矿业大学中国资源型城市转型发展与乡村振兴研究中心, 江苏 徐州 221116
关键词：土壤有机碳,农田,梯度提升决策树,主控因子,黑土区,非线性关系
基金：国家自然科学基金资助项目(42201271,42201447)
利用多源公开数据,针对于2012年搜集到的农田土壤有机碳(SOC)数据,通过梯度增强决策树(GBDT)探究SOC的主控因子,揭示SOC空间分异机理.选择国家商品粮食生产基地县和全国产量大县-望奎县作为研究区域,结果表明,GBDT模型相较于一元线性回归模型在所有的自变量上均具有更好的预测效果,总体的R2为0.958,表明该模型能够很好地解释目标变量的变异;碱解氮、有效磷、气温、土壤微生物多样性、速效钾、土壤pH和降水量依次是影响有机碳含量最为显著的几个因素,其中碱解氮以33.85%的影响权重位居最高;7个环境协变量均观察到对SOC的阈值效应,且均具有两个阈值.研究发现任意两个变量都不是独立的,均存在相互作用的负值效应.表明环境变量对SOC含量的影响是一个复杂的交互作用,而不是简单的叠加.侧面证明了过度施肥并不会达到增加土壤肥力的作用,而会造成资源浪费和农田生态污染问题.
来源：2024年第3期
《中国环境科学》期刊编辑部
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