基于机器学习的江汉平原土壤有机碳预测及制图

土壤有机碳(SOC)不仅显著响应于表层,而且随深度的变化呈现不同的响应.江汉平原作为长江经济带农田生态系统的重要组成部分,其SOC垂向分布状况仍有待考察.本研究收集了2009-2012年湖北省土系调查的66个剖面数据,基于9个环境因子为协变量使用随机森林法构建0～30、＞30～60、＞60～100 cm土层深度的SOC含量预测模型,绘制了30m空间分辨率的SOC含量分布图,并估算了SOC储量.结果表明,SOC含量随土层深度的增加而减少,总体呈中东部高、西部低的特征.模型对表层(0～30 cm)SOC的预测精度最高(R2=0.45,RMSE=3.28 g·kg-1),温度、黏粒含量和降水对模型重要性居前三.江汉平原1m深SOC储量为183.75 Tg,＞30～100 cm土层SOC储量约占1m深度总储量的59％.因此,土壤碳库估算及固碳潜力评估时需着重考虑深层土壤.本研究可为掌握SOC空间分布及垂直分异的响应规律提供参考.