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J-GLOBAL ID:201702279640409952   整理番号:17A1183617

中国東部の集約的に管理された再生帯における土壌有機炭素の予測:多重線形回帰およびランダム森林モデルの比較【Powered by NICT】

Prediction of soil organic carbon in an intensively managed reclamation zone of eastern China: A comparison of multiple linear regressions and the random forest model
著者 (6件):
資料名:
巻: 592  ページ: 704-713  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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有機炭素は土壌の重要な成分であり,土壌肥沃度および気候変動における基本的な役割を果たしている。土壌有機炭素(SOC)の潜在的な駆動力の重要性を決定し,SOCの分布の予測は炭素隔離または排出を測定するための重要である。沿岸湿地は,現在,中国の急速な再生を受けていることを貴重な土地資源である。開拓によって引き起こされた土壌の物理化学的条件の変化は,有機炭素循環に強く影響している。しかし,潜在的ドライバを用いたSOC動力学の重要な駆動力とSOCの予測の同定は,ほとんどわかっていない。本研究では,分類と回帰木(CART)を用いた中国東部の集約的に管理された再生帯からの241地点におけるSOCの潜在的駆動因子の重要性を同定した。多重線形回帰(MLR)とランダムフォレスト(RF)モデルは連続変数を用いたSOCの分布,Cl,CaO,Fe_2O_3,Al_2O_3,SiO_2,粘土,シルト,砂の含有量並びに土壌pHのような,カテゴリー変数,土地利用と再生時間などを予測するために適用した。結果は,土壌/堆積物のpHはSOCに影響を及ぼす最も重要な変数,次いでClとシルト含有量であることを示した。全ての予測変数を含むRFおよびMLRは独立変数(pHおよびCaO)を含むRFとMLRモデルよりもはるかに高いR~2と低い誤差指数を生成した。MLRよりもはるかに低い誤差指数(ME,MSE,およびRMSE)と高いR~2を明らかにされたRFはMLRよりもはるかに優れた性能を示した。SOCを予測するRFの優位性は,SOCと予測因子の間の非線形と階層関係を処理する能力に関係している。SOC動態に及ぼす土地利用の影響の解析は,水田土壌は他の土地利用タイプ,水田管理の迅速な脱塩と脱アルキル化に起因すると思われるよりSOC隔離に優れていることを示した。,水田管理は新たに開拓された土地を管理するための環境に優しい方法として推奨される。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (3件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
土壌化学  ,  土地利用一般,地域制  ,  環境問題 

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