土壤总碳评估：通过VNIR建模连接田间、实验室与景观尺度

摘要： 基于点位测量的方法仅能提供有限的土地属性变异概览。从点位测量数据向景观尺度升尺度转换面临诸多挑战，尤其需考虑误差传递问题。本研究目标为探究采用近感技术获取的土壤全碳点位测量数据向景观尺度升尺度转换的影响。方法：在美国佛罗里达州采集1087份土壤样本，通过实验室（LAB）测定总碳（TC）含量后，采用可见/近红外（VNIR）光谱技术进行测量。通过随机森林（RF）和偏最小二乘法（PLS）回归的化学计量建模生成近感TC值。随后运用普通克里金法将这三组数据升尺度至佛罗里达州范围并进行对比分析。结果：PLS与RF化学计量模型的R2（RPD）值分别为88%（2.96）和91%（3.23）。所有三种空间模型在独立验证数据集上的准确率为54%，若预测值处于插值方差范围内则准确率超过70%。比较近感测量样本衍生的空间插值时，仅18%的PLS结果与51%的RF结果落在实验室测量插值的0.05 logTC（g kg?1）范围内。结论：近感采样与建模技术在点位尺度上可产生与实验室测量相当的土壤TC输出结果，但当升尺度至景观尺度时，近感建模方法的选择将影响所得空间插值。尤其在利用序列建模分析环境属性变化时，必须考虑连续建模过程中的误差传递问题。