МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОРГАНИЧЕСКОГО ВЕЩЕСТВА ПОЧВ: ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ
Ключевые слова:
органическое вещество, геостатистика, пространственное моделированиеАннотация
Выполнен обзор статистических и геостатистических методов, используемых для прогнозного моделирования содержания органического вещества в почвах, проведена сравнительная оценка их эффективности. Составлен перечень параметров окружающей среды, потенциально влияющих на распределение органического вещества в почвах.
Библиографические ссылки
Малышевский В.А., Федулов Ю.П., Островский Н.В., Лебедовский И.А. Расчет содержания гумуса с использованием данных дистанционного зондирования земли // Научный журнал КубГАУ. 2013. № 92(08). С. 671˗681.
Сахабиев И.А., Рязанов С.С. Исследование пространственной изменчивости свойств почв с использованием геостатистического подхода // Российский журнал прикладной экологии. 2015. №2. С. 32˗37.
Янюк М.В., Тарбаев В.М., Верина Л.К. Обоснование расчетной модели баланса гумуса для агроэкологической оценки организации севооборотов // Аграрный научный журнал. 2014. № 12. С. 47˗50.
Ballabio С. A plant ecology approach to digital soil mapping, improving the prediction of soil organic carbon content in alpine grasslands // Geoderma. 2012. V. 187–188. P. 102–116.
Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and Regression Trees // Monterey, Calif., U.S.A.: Wadsworth, Inc., 1984. 368 p.
Ceddia M.B., Villela A., Pinheiro M., Wendroth O. Spatial variability of soil carbon stock in the Urucu river basin, Central Amazon-Brazil // Science of the Total Environment. 2015. V. 526. P. 58–69.
Djukic I., Zehetner F.,. Tatzber M,. Gerzabek M.H Soil organic-matter stocks and characteristics along an Alpine elevation gradient // J. Plant Nutr. Soil Sci. 2010. V. 173. P. 30–38.
Dorji T., Odeh I.O.A., Field D.J., Baillie C. Digital soil mapping of soil organic carbon stocks under different land use and land cover types in montane ecosystems, Eastern Himalayas // Forest Ecology and Management. 2014. V. 318. P. 91–102.
Egli M., Sartori G., Mirabella A., Favilli F., Giaccai D., Delbos E. Effect of north and south exposure on organic matter in high Alpine soils // Geoderma. 2009. V. 149. P. 124–136.
Friedman J.H. Greedy function approximation: a gradient boosting machine // Ann. Stat. 2001. Vol. 29 (5). P. 1189–1232.
Hengl T., Heuvelink, G., Stein, A. A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging // Geoderma. 2004. № 20. P. 75˗93.
Hoffmann T., Glatzel S., Dikau R. A carbon storage perspective on alluvial sediment storage in the Rhine catchment // Geomorphology. 2009. V. 108. P. 127–137.
Homann P.S., Sollins P., Chappell H.N., Stangenberger A.G. Soil organic carbon in a mountainous, forested region: relation to site characteristics // Soil Sci. Soc. Am. J. 1995. V. 59. P. 1468–1475.
James G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. An introduction to Statistical Learning with Applications in R. // New York Heidelberg Dordrecht London: Springer, 2013. 440 p.
Karunaratne S., Bishop T., Baldock J., Odeh I. Catchment scale mapping of measureable soil organic carbon fractions // Geoderma. 2014. Vol. 219–220. P. 14–23.
Krige D.G. A statistical approach to some mine valuations problems at the Witwatersrand // Journal of the Chemical, Metallurgical and Mining Society of South Africa. 1951. V. 52. P. 119˗139.
Lopez-Granados F., Jurado-Exposito M., Pena-Barragan J.M., Garcıa-Torres L. Using geostatistical and remote sensing approaches for mapping soil properties // Europ. J. Agronomy. 2005. V. 23. P. 279˗289.
Martin M.P., Orton T.G., Lacarce E., Meersmans J., Saby N.P.A., Paroissien J.B., Jolivet C., Boulonne L., Arrouays D. Evaluation of modeling approaches for predicting the spatial distribution of soil organic carbon stocks at the national scale // Geoderma. 2014. V. 223˗225. P. 97–107.
McBratney B.A., Mendonça Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. V. 117. P. 3–52.
Moore D.I., Turner A.K., Wilson J.J.P., Jenson S.K., Band L.E. GIS and land surface-subsurface process modeling // Environmental modeling and GIS. Oxford: Oxford Univ. Press, 1993.
Rodríguez-Lado L., Martínez-Cortizas A. Modelling and mapping organic carbon content of topsoils in an Atlantic area of southwestern Europe (Galicia, NW-Spain) // Geoderma. 2015. V. 245–246. P. 65–73.
Willmott C.J. Some comments on the evaluation of model performance // Bull. Am. Meteorol. Soc. 1982. V. 63. P. 1309–1313.
Zhang S., Huang Y., Shen C., Ye H., Du Y. Spatial prediction of soil organic matter using terrain indices and categorical variables as auxiliary information // Geoderma. 2012. V. 171-172. P. 35–43.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
