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基于人工神经网络和随机森林学习模型从土壤属性推测关键成土环境要素的研究

徐佳 刘峰 吴华勇 宋效东 赵玉国 张甘霖

徐 佳, 刘 峰, 吴华勇, 宋效东, 赵玉国, 张甘霖. 基于人工神经网络和随机森林学习模型从土壤属性推测关键成土环境要素的研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(2): 269 − 278 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020090601
引用本文: 徐 佳, 刘 峰, 吴华勇, 宋效东, 赵玉国, 张甘霖. 基于人工神经网络和随机森林学习模型从土壤属性推测关键成土环境要素的研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(2): 269 − 278 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020090601
XU Jia, LIU Feng, WU Hua-yong, SONG Xiao-dong, ZHAO Yu-guo, ZHANG Gan-lin. Predicting of Key Environmental Factors from Soil Properties Based on Artificial Neural Network and Random Forest Learning Model[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(2): 269 − 278 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020090601
Citation: XU Jia, LIU Feng, WU Hua-yong, SONG Xiao-dong, ZHAO Yu-guo, ZHANG Gan-lin. Predicting of Key Environmental Factors from Soil Properties Based on Artificial Neural Network and Random Forest Learning Model[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(2): 269 − 278 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020090601

基于人工神经网络和随机森林学习模型从土壤属性推测关键成土环境要素的研究

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020090601
基金项目: 国家重点研发计划(2018YFC1800104、2017YFC0803807)及国家自然科学基金项目(42071072)资助
详细信息
    作者简介:

    徐佳:徐 佳(1997−),女,安徽省安庆市人,硕士,主要从事数字土壤制图研究。E-mail: xujia@issas.ac.cn

    通讯作者:

    E-mail: fliu@issas.ac.cn

  • 中图分类号: S159.2

Predicting of Key Environmental Factors from Soil Properties Based on Artificial Neural Network and Random Forest Learning Model

  • 摘要: 土壤与其发生环境密切相关。如何利用土壤属性准确地推测环境要素的信息,是法庭土壤学的重要研究问题。本文以我国东部4省2市(北京、天津、河北、山东、安徽和江苏)为研究区,基于746个土壤表层样本的理化性质和光谱数据构建特征,使用人工神经网络和随机森林两种机器学习模型对海拔高度、年均温、年均降雨量和地表温度四个关键环境要素进行预测,并对两种模型的预测准确度进行了对比分析。结果显示:两个模型对四个目标环境变量的预测准确度R2在0.39 ~ 0.61之间;与神经网络模型相比,随机森林模型能够解释的环境变量的空间变异分别提高了9.9%、16.5%、10.3%、10.9%;同时发现,对海拔高度和降雨的预测效果要优于其他环境要素。这表明,利用机器学习的方法可以有效地从土壤属性反推其成土环境条件的信息,这为法庭土壤物证研究学中未知土壤样本的来源地范围识别提供了技术参考。
  • 图  1  研究区地理位置及样点分布

    Figure  1.  Location of the study area and the distribution of sampling sites

    图  2  环境变量的空间分布

    Figure  2.  Spatial distribution of environmental variables

    图  3  BPNN和RF对各环境变量的实测值与预测值之间的比较

    图中“Elev”、“Tem”、“Pre”、“Lst”分别代表海拔高度、年均温、年均降水量、地表温度。

    Figure  3.  Comparison between the measured and predicted values of environmental variables by BPNN and RF

    图  4  环境变量的预测值与实测值的差值空间分布

    Figure  4.  Spatial distribution of the difference between predicted and measured values of environmental variables

    图  5  各土壤属性对各环境变量的重要性

    Figure  5.  The importance of various soil properties to various environmental variables

    表  1  各环境变量的BPNN模型参数

    Table  1.   BPNN model parameters of environmental variables

    目标变量
    Target variable
    循环次数
    Cycle times
    隐藏层神经元数
    Number of neurons
    训练方法
    Training method
    训练次数
    Training times
    海拔高度 50 24 ADAPTgd 10000
    年均温 100 28 ADAPTgd 1000
    年均降水量 50 32 ADAPTgd 100
    地表温度 100 45 ADAPTgd 1000
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    表  2  各环境变量的RF模型参数

    Table  2.   RF model parameters for environmental variables

    目标变量
    Target variables
    节点变量数
    Mtry
    决策树数量
    Ntree
    海拔高度 3 1000
    年均温 3 500
    年均降水量 3 1000
    地表温度 3 800
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    表  3  环境变量的描述性统计

    Table  3.   Descriptive statistics of environmental variables

    环境变量
    Environmental variables
    最小值
    Minimum
    最大值
    Maximum
    均值
    Mean
    标准差
    Standard deviation
    变异系数(%)
    Coefficient of variable
    偏度
    Skewness
    峰度
    Kurtosis
    海拔高度(m) −1 2044 215.19 407.44 189.34 2.46 5.29
    年均温(℃) 0 17.8 13.0 3.68 28.36 −1.56 2.29
    年均降水量(mm) 289.79 2286.48 800.70 333.02 41.59 0.84 0.30
    地表温度(℃) 29.5 31.1 30.49 0.31 1.00 −0.56 0.14
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    表  4  BPNN与RF对各环境变量的预测准确度对比

    Table  4.   Comparisons of the predictive accuracy of environmental variables between BPNN and RF models

    环境变量
    Environmental variable
    模型
    Model
    决定系数
    R2
    均方根误差
    RMSE
    一致性相关系数
    CCC
    海拔高度(m) BPNN 0.510 255.6 0.698
    RF 0.609 228.3 0.750
    年均温(℃) BPNN 0.394 2.582 0.600
    RF 0.559 2.205 0.707
    年均降水量(mm) BPNN 0.510 240.7 0.668
    RF 0.613 214.0 0.729
    地表温度(℃) BPNN 0.404 0.246 0.558
    RF 0.513 0.222 0.633
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-09-06
  • 修回日期:  2021-02-22
  • 刊出日期:  2021-04-08

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