機碳密度預測值、第三土壤有 機碳密度預測值;f表示驗證樣點位置集合中所有驗證樣點位置土壤有機碳密度實測值\ 的平均值；F表示驗證樣點位置集合中所有驗證樣點位置土壤有機碳密度預測值巧 !的平均 值;Lins ' s-致性相關系數(shù)與精度檢驗的目標數(shù)據(jù)量級無關，值域是[-1，1 ]，最大值1表示 最好的預測結果，與觀測數(shù)據(jù)完全一致。實際應用過程當中，即分別針對第一土壤有機碳密 度預測值集合PMTC-D、第二土壤有機碳密度預測值集合PCTM和第三土壤有機碳密度預測值 集合PMTC-F，分別采用上述精度評價方法，其中，采用第一土壤有機碳密度預測值集合 PMTC-D時，則將第一土壤有機碳密度預測值集合PMTC-D中的各個值對應于汍;采用第二土 壤有機碳密度預測值集合PCTM時，則將第二土壤有機碳密度預測值集合PCTM中的各個值對 應于A ;采用第三土壤有機碳密度預測值集合PMTC-F時，則將第三土壤有機碳密度預測值 集合PMTC-F中的各個值對應于
[0137] 根據(jù)土壤有機碳密度實測值集合V進行精度檢驗，獲得第一土壤有機碳密度預測 值集合PMTC-D、第二土壤有機碳密度預測值集合PCTM和第三土壤有機碳密度預測值集合 PMTC-F中的最優(yōu)土壤有機碳密度預測值集合，并進入步驟017。
[0138] 步驟017.將目標土壤區(qū)域離散化空間柵格數(shù)據(jù)，將目標土壤區(qū)域中所有樣點位置 分別所對應發(fā)生層的采樣數(shù)據(jù)作為預測數(shù)據(jù)集合，若最優(yōu)土壤有機碳密度預測值集合為第 一土壤有機碳密度預測值集合PMTC-D，則采用步驟009至步驟011的方法獲得目標土壤區(qū)域 的土壤有機碳密度空間分布柵格數(shù)據(jù);若最優(yōu)土壤有機碳密度預測值集合為第二土壤有機 碳密度預測值集合PCTM，則采用步驟012的方法獲得目標土壤區(qū)域的土壤有機碳密度空間 分布柵格數(shù)據(jù)；若最優(yōu)土壤有機碳密度預測值集合為第三土壤有機碳密度預測值集合 PMTC-F，則采用步驟013至步驟015的方法獲得目標土壤區(qū)域的土壤有機碳密度空間分布柵 格數(shù)據(jù);然后進入步驟018。
[0139]步驟018.根據(jù)目標土壤區(qū)域的土壤有機碳密度空間分布柵格數(shù)據(jù)，獲得目標土壤 區(qū)域的土壤有機碳儲量。
[0140]將本發(fā)明上述設計基于土壤發(fā)生層厚度預測的土壤有機碳儲量估算方法應用于 實際中，如以遼寧省土壤有機碳儲量估算為例。
[0141] 遼寧省位于中國東北地區(qū)的南部，東北與吉林省接壤，西北與內(nèi)蒙古自治區(qū)為鄰。 遼寧省土地資源不足，耕地資源更少，土地利用類型較多。以2009年的土壤調查數(shù)據(jù)為輸 入，在本發(fā)明的基礎上，使用不同的預測方法與發(fā)生層歸并策略，可以獲取到基于最優(yōu)方法 的有機碳儲量估算值。以遼寧省的實際應用中，最終如圖7a至圖7c所示，對于不同預測方法 PMTC_D、PCTM、PMTC_F的預測結果，使用Lins ' s - 致性相關系數(shù)（Lins ' sconcordance correlation coefficient)作為精度驗證指標，進行預測結果的精度評價。精度評價結果 為CTM最高(pc = 0.21)，MTC-D其次(pc = 0.18)，MTC-F最差(pc = 0.13)。因此，對于遼寧省的 有機碳儲量估算來說，推薦使用CTM方法預測該區(qū)域的有機碳儲量;則將目標土壤區(qū)域離散 化空間柵格數(shù)據(jù)，將目標土壤區(qū)域中所有樣點位置分別所對應發(fā)生層的采樣數(shù)據(jù)作為預測 數(shù)據(jù)集合，則采用步驟012的方法獲得目標土壤區(qū)域的土壤有機碳密度空間分布柵格數(shù)據(jù)； 最后根據(jù)目標土壤區(qū)域的土壤有機碳密度空間分布柵格數(shù)據(jù)，獲得目標土壤區(qū)域的土壤有 機碳儲量。
[0142] 有別于常規(guī)基于GIS的土壤有機碳儲量估算方法，本發(fā)明充分考慮土壤屬性在發(fā) 生層基礎上的均質性與水平維的空間連續(xù)性。交叉驗證的使用為目標研究區(qū)域碳儲量估算 工程提供了預測精度與最優(yōu)計算機制保證，有效地客服了一種空間預測技術存在局限性的 技術瓶頸。該技術對于科學制定有效的管理機制、實現(xiàn)資源的可持續(xù)發(fā)展及充分發(fā)揮生態(tài) 系統(tǒng)的生態(tài)效益具有十分重要的指導意義。
[0143] 上面結合附圖對本發(fā)明的實施方式作了詳細說明，但是本發(fā)明并不限于上述實施 方式，在本領域普通技術人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下 做出各種變化。
【主權項】
1. 一種基于±壤發(fā)生層厚度預測的±壤有機碳儲量估算方法，其特征在于，包括如下 步驟： 步驟001.針對目標±壤區(qū)域，設置各個樣點位置，并統(tǒng)計樣點位置的數(shù)量為I，然后進 入步驟002; 步驟002.在目標±壤區(qū)域中，分別針對各個樣點位置，獲得樣點位置的環(huán)境信息，同時 若該樣點位置豎直向下±壤區(qū)域的深度大于等于預設深度L，則獲得該樣點位置豎直向下 預設深度L的剖面區(qū)域;若該樣點位置豎直向下±壤區(qū)域的深度小于預設深度L，則獲得該 樣點位置豎直向下±壤的剖面區(qū)域;并根據(jù)中國±壤系統(tǒng)分類的作業(yè)要求，針對該剖面區(qū) 域劃分±壤發(fā)生層，獲得該樣點位置所對應的各個±壤發(fā)生層;再分別獲得該樣點位置所 對應各個±壤發(fā)生層的厚度信息和±壤形態(tài)信息;進而分別獲得目標±壤區(qū)域中各個樣點 位置的環(huán)境信息，W及各個樣點位置分別所對應各個±壤發(fā)生層的厚度信息和±壤形態(tài)信 息，接著進入步驟003; 步驟003.分別針對目標±壤區(qū)域中的各個樣點位置，在樣點位置所對應的各個±壤發(fā) 生層中，分別采集預設質量的±壤樣品，并分別測定獲得各個±壤發(fā)生層的±壤屬性信息， 進而獲得目標±壤區(qū)域中各個樣點位置分別所對應各個±壤發(fā)生層的±壤屬性信息，然后 進入步驟004;其中，±壤屬性信息包括±壤有機碳含量、大于預設直徑的堿石含量和±壤 容重； 步驟004.分別針對目標±壤區(qū)域中的各個樣點位置，根據(jù)樣點位置所對應各個±壤發(fā) 生層的±壤屬性信息、厚度信息，獲得各個樣點位置的±壤有機碳密度實測值SOCDi，i = (1，…，I}，然后進入步驟005; 步驟005.分別針對目標±壤區(qū)域中的各個樣點位置，針對樣點位置所對應的各個±壤 發(fā)生層進行歸并處理，獲得該樣點位置所對應的各個歸并層，然后根據(jù)該樣點位置各個歸 并層所分別對應的各個±壤發(fā)生層，針對該樣點位置各個±壤發(fā)生層的±壤屬性信息進行 加權計算，獲得該樣點位置所對應各個歸并層的±壤屬性信息，W及針對該樣點位置各個 ±壤發(fā)生層的厚度信息進行求和計算，獲得該樣點位置所對應各個歸并層的厚度;進而分 別獲得目標±壤區(qū)域中各個樣點位置分別對應的各個歸并層，W及各個歸并層的±壤屬性 信息和厚度信息，再進入步驟006; 步驟006.分別針對目標±壤區(qū)域中的各個樣點位置，判斷樣點位置所對應各個歸并層 的厚度之和是否小于預設深度L，是則在該樣點位置所對應各個歸并層之下，W基巖層設置 歸并層，使得該樣點位置所對應各個歸并層的厚度之和等于預設深度L，并進入步驟007;否 則直接進入步驟007; 步驟007.獲取目標±壤區(qū)域中所有樣點位置所對應歸并層的種類，構成目標±壤區(qū)域 歸并層種類集合;根據(jù)目標±壤區(qū)域歸并層種類集合，針對目標±壤區(qū)域中各個樣點位置 所對應的歸并層進行統(tǒng)一的操作，使得目標±壤區(qū)域中各個樣點位置所對應歸并層的種類 彼此相同，并進入步驟008; 步驟008.采用線性同余算法，將目標±壤區(qū)域中的樣點位置劃分為預測樣點位置集合 和驗證樣點位置集合，并根據(jù)目標±壤區(qū)域中各個樣點位置的±壤有機碳密度實測值 SOCDi，獲得驗證樣點位置集合中各個驗證樣點位置的±壤有機碳密度實測值啤，構成 驗證樣點位置集合中各個驗證樣點位置的±壤有機碳密度實測值集合V;并進入步驟009， 其中，i2= {1，…，12}，其中，12為驗證樣點位置集合中驗證樣點位置的數(shù)量，預測樣點位置 集合中預測樣點位置的數(shù)量為 步驟009.根據(jù)預測樣點位置集合中各個預測樣點位置的環(huán)境信息，W及各個預測樣點 位置分別所對應各個歸并層的厚度信息，采用隨機森林方法，訓練獲得分別W各個歸并層 厚度信息為目標的各個預測模型，構成第一預測模型集合； 同時，根據(jù)預測樣點位置集合中各個預測樣點位置的環(huán)境信息，W及各個預測樣點位 置分別所對應各個歸并層的±壤屬性信息，采用隨機森林方法，訓練獲得分別W各個歸并 層±壤屬性信息為目標的各個預測模型，構成第二預測模型集合;然后進入步驟010; 步驟010.分別針對驗證樣點位置集合中的各個驗證樣點位置，根據(jù)驗證樣點位置的環(huán) 境信息，通過第一預測模型集合中的各個預測模型，分別獲得該驗證樣點位置分別所對應 各個歸并層的第一預測厚度信息；同時，分別針對驗證樣點位置集合中的各個驗證樣點位 置，根據(jù)驗證樣點位置的環(huán)境信息，通過第二預測模型集合中的各個預測模型，分別獲得該 驗證樣點位置所分別對應各個歸并層的第一預測±壤屬性信息;進而獲得驗證樣點位置集 合中各個驗證樣點位置分別所對應各個歸并層的第一預測厚度信息和第一預測±壤屬性 信息;然后進入步驟011;其中，第一預測±壤屬性信息包括第一有機碳含量預測信息、第一 ±壤容重預測信息和大于預設直徑的第一堿石預測含量； 步驟011.分別針對驗證樣點位置集合中的各個驗證樣點位置，獲得L相對驗證樣點位 置所對應各個歸并層第一預測厚度信息之和的拉伸系數(shù)Rc;然后根據(jù)驗證樣點位置集合中 各個驗證樣點位置分別所對應各個歸并層的第一預測±壤屬性信息、第一預測厚度信息， 獲得驗證樣點位置集合中各個驗證樣點位置的第一±壤有機碳密度預測值，構成 驗證樣點位置集合中各個驗證樣點位置的第一 ±壤有機碳密度預測值集合PMTC-D;然后進 入步驟012; 步驟012.根據(jù)預測樣點位置集合中各個預測樣點位置的環(huán)境信息，W及各個預測樣點 位置的±壤有機碳密度實測值，采用隨機森林方法，訓練獲得^±壤有機碳密度實測值為 目標的第Ξ預測模型；然后分別針對驗證樣點位置集合中的各個驗證樣點位置，根據(jù)驗證 樣點位置的環(huán)境信息，通過第Ξ預測模型，獲得該驗證樣點位置的第二±壤有機碳密度預 測值，進而獲得驗證樣點位置集合中各個驗證樣點位置的第二±壤有機碳密度預測值，構 成驗證樣點位置集合中各個驗證樣點位置的第二±壤有機碳密度預測值集合PCTM;然后進 入步驟013; 步驟013.針對目標±壤區(qū)域中所有樣點位置，統(tǒng)一按預設劃分規(guī)則，基于L將樣點位置 所對應的各個歸并層劃分為各個擬合層，各個樣點位置所對應的擬合層、W及擬合層的數(shù) 量相同，并獲得各個擬合層的厚度信息;然后分別針對預測樣點位置集合中的各個預測樣 點位置，根據(jù)預測樣點位置各個擬合層所分別對應的各個歸并層，針對該預測樣點位置各 個歸并層采樣發(fā)生層的±壤屬性信息進行擬合，獲得預測樣點位置各擬合層的±壤屬性信 息;進而獲得預測樣點位置集合中各個預測樣點位置分別所對應各個擬合層的±壤屬性信 息，并進入步驟014; 步驟014.根據(jù)預測樣點位置集合中各個預測樣點位置的環(huán)境信息，W及各個預測樣點 位置分別所對應各個擬合層的±壤屬性信息，采用隨機森林方法，訓練獲得W各個擬合層 ±壤屬性信息為目標的各個預測模型，構成第四預測模型集合;然后分別針對驗證樣點位 置集合中的各個驗證樣點位置，根據(jù)驗證樣點位置的環(huán)境信息，通過第四預測模型集合中 的各個預測模