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J-GLOBAL ID：201802252496951059   整理番号：18A1242511

山岳亜熱帯における連続プロファイル深度にわたる景観土壌有機炭素予測のための混合モデル【JST・京大機械翻訳】

A mixed model for landscape soil organic carbon prediction across continuous profile depth in the mountainous subtropics

著者 (10件)： Laub Moritz (Institute of Agricultural Sciences in the Tropics (Hans-Ruthenberg-Institute), University of Hohenheim, Garbenstrasse 13, 70599 Stuttgart, Germany) ,  Blagodatsky Sergey (Institute of Agricultural Sciences in the Tropics (Hans-Ruthenberg-Institute), University of Hohenheim, Garbenstrasse 13, 70599 Stuttgart, Germany) ,  Blagodatsky Sergey (Institute of Physicochemical and Biological Problems in Soil Science, Russian Academy of Sciences, 142290 Pushchino, Russia) ,  Lang Rong (Institute of Agricultural Sciences in the Tropics (Hans-Ruthenberg-Institute), University of Hohenheim, Garbenstrasse 13, 70599 Stuttgart, Germany) ,  Lang Rong (Center for Mountain Ecosystem Studies, Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Heilongtan, Lanhei Road 132, 650201 Kunming, China) ,  Lang Rong (World Agroforestry Centre (ICRAF), China, East Asia Office c.o. Kunming Institute of Botany, Heilongtan, Lanhei Road No. 132, Kunming 650201, China) ,  Yang Xueqing (Institute of Agricultural Sciences in the Tropics (Hans-Ruthenberg-Institute), University of Hohenheim, Garbenstrasse 13, 70599 Stuttgart, Germany) ,  Yang Xueqing (Key Laboratory of Economic Plants and Biotechnology, Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Kunming 650201, China) ,  Yang Xueqing (World Agroforestry Centre (ICRAF), China, East Asia Office c.o. Kunming Institute of Botany, Heilongtan, Lanhei Road No. 132, Kunming 650201, China) ,  Cadisch Georg (Institute of Agricultural Sciences in the Tropics (Hans-Ruthenberg-Institute), University of Hohenheim, Garbenstrasse 13, 70599 Stuttgart, Germany)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 330  ページ： 177-192  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0256B  ISSN： 0016-7061  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)

抄録/ポイント： 急速に変化する景観における土壌資源の空間的変動性のために,山岳南部東アジアのゴム拡大区域,景観ベースの土壌有機炭素(SOC)ストック評価は,費用効果的高分解能土壌地図を得るために新しい方法を必要とした。3Dモデリングは,土壌深さと空間における土壌特性の変化をモデル化する機会を示した。ほとんどの3Dモデルは土壌地図を作成するために空間的自己相関を利用するが,空間的自己相関を無視し,土壌断面内のモデル自己相関のみを無視するためのアップスケーリングに適している可能性がある。深さによる土壌特性の変化をモデル化し,景観レベルにおける土壌特性の空間分布を予測するための線形および二次項を用いた「混合モデル」を提案し,その研究域は,1mの深さに対する120位置の土壌サンプリングに対する費用制約条件付きラテンハイパーキューブサンプリング(CCLHS)スキームを適用した。MMCDは,選択された土壌特性の最も重要な運転者とそれらの相対的重要性に関する情報を提供する。本研究において,SOCは,平均層深さ(p<0.001)と土地利用タイプ(p<0.001)による標高の相互作用に強く関連した。MMCDをいくつかの確立された2Dおよび3Dマッピングアプローチと比較するために,反復leave-one-exout評価を実行した。MMCDは,これらの確立された技術と同じくらい強力で,全モデル化効率(EF)は0.72であり,全試験モデルは深さとともに精度が強く減少し,表土のEFは約0.8のEFから0.8から1mのサブ土壌深さの0.2になった。さらにMMCDを用いて,120の独立した表土観測による高度に不平衡なSOC密度データをモデル化し,計算した予測間隔(95%)が正確にレガシー測定の範囲をカバーした。著者らのアプローチは,270km2の周囲のより大きな自然保護区へのSOC密度予測のアップスケーリングを可能にした。結果としてのMMCDと3D地図は,SOCストックの平均,15と10%が,それぞれ0.6~0.8mと0.8~1mの土壌深さ間隔で期待されることを明らかにした。CCLHSとMMCDの組合せは,貧弱な道路網を持つ山岳亜熱帯地域に特に適しているが,この手法は,土壌マッピングの空間的自己相関を考慮しないので,環境共変量の説明と関心のある土壌特性の強い関係を必要とする。この制限の利点は,周辺地域の環境共変量が較正地域に類似していることから,高度に不均衡なデータセットへの適用が容易で,スケールアップが容易であることである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  土壌特性 ,  相互作用 ,  *山岳 ,  三次元 ,  *亜熱帯 ,  *予測 ,  土地利用 ,  在庫量 ,  モデリング ,  自己相関 ,  *土壌有機炭素 ,  空間分布
準シソーラス用語： 共変量 ,  アップスケーリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディジタル土壌マッピング ,  コスト制約条件付きラテンハイパーキューブサンプリング ,  コクリギング ,  回帰クリギング ,  アップスケーリング

分類 (2件)： 土壌調査  (FB04080U) ,  土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 山岳 ,  亜熱帯 ,  プロファイル ,  深度 ,  景観 ,  土壌有機炭素 ,  予測 ,  混合モデル