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1、基于不确定性模型的土壤—环境关系知识获取方法的研究*国家自然科学基金项目（41171174）和国家重点研发计划项目(2017YFD0202001)资助作者简介：黄魏，博士，副教授，主要从事精细数字土壤制图、资源环境信息工程研究。E-mail：ccan@mail.hzau.edu.cn收稿日期：2017-06-22；修回日期：2017-08-29黄魏1许伟1汪善勤1袁雅萍1望陈运1（华中农业大学资源与环境学院，武汉430070）摘 要土壤与环境关系知识的获取是精细数字土壤制图的关键，如何快速准确地获取该知识成为现阶段研究的重点
2、。以湖北省黄冈市红安县华家河镇为例，利用土壤—环境推理模型（Soil-LandInferenceModel,SoLIM）得到土壤类型的夸大和忽略不确定性分布图，依据不确定性分布图在可信度高的位置重新采集样点，对样点进行数据挖掘，获取环境因子组合，建立其与土壤类型的对应关系。结合原始规则，生成新的土壤—环境关系知识，并将其用于土壤推理制图，获得新的土壤类型分布，利用253个野外独立样点进行精度验证。结果表明：推理土壤图显示了更加详细的空间分布信息，经野外验证点验证，总体精度为86.9%，高于已有土壤图精度约13%。因此，利用不
3、确定性模型重新获取土壤—环境关系知识的方法是可行且有效的，该方法不仅增加了土壤图的空间详细度，而且提高了土壤图的精确度。关键词数字土壤制图；决策树；不确定性；知识融合中图分类号S159文献标识码A……数字土壤制图以土壤发生学理论和土壤—环境模型为基础，其核心是土壤空间差异与环境要素之间存在着协同关系[[]朱阿兴,李宝林,裴韬,等.精细数字土壤普查模型与方法.北京:科学出版社,2008:21-26ZhuAX,LiBL,PeiT,etal.Modelandmethodoffinedigitalsoilsurvey(InChine
4、se).Beijing:SciencePress,2008:21-26]，依据这种关系可以对土壤空间变化进行推测与制图。目前，已有大量学者对知识的获取方法展开了研究，主要包括三大类：依赖土壤普查专家知识的土壤专家方法[[]ZhuAX.Apersonalconstruct-basedknowledgeacquisitionprocessfornaturalresourcemapping.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,1999,13(2):119-141
5、]；基于决策树、神经网络等算法的空间数据挖掘方法[[]MoranCJ,BuiEN.Spatialdataminingforenhancedsoilmapmodeling.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,2002,16:533-549,[]ZeilhoferP.SoilmappinginthepantanalofMatoGrosso,Brazil,usingmultitemporallandsatTMdata.WetlandsEcology&Manage
6、ment,2006,14(5):445-461,[]ChangPC,FanCY,DzanWY.ACBR-basedfuzzydecisiontreeapproachfordatabaseclassification.ExpertSystemswithApplications,2010,37(1):214-225]；利用模糊数学从传统土壤图中获取知识的方法[[]杨琳,朱阿兴,秦承志,等.基于典型点的目的性采样设计方法及其在土壤制图中的应用.地理科学进展,2010,29(3):279-286YangL,ZhuAX,QinCZ,e
7、tal.Apurposivesamplingdesignmethodbasedontypicalpointsanditsapplicationinsoilmapping(InChinese).ProgressinGeography,2010,29(3):279-286-[]杨琳,SherifF,SheldonH,等.基于土壤—环境关系的更新传统土壤图研究.土壤学报，2010,47（6）：1039-1049YangL,SherifF,SheldonH,etal.Updatingconventionalsoilmapsusing
8、knowledgeonsoilenvironmentrelationshipsextractedfromthemaps(InChinese).ActaPedologicaSinica,2010,47(6):1039-1049]，但是这些方法均存在一定的局限性[[]ShiX,ZhuAX,Bu
