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摘要：本发明公开一种土壤有机碳空间变异性解析的多尺度关联分析方法及土壤有机碳的预测方法，包括土壤样本采集、测定土壤有机碳含量并获取环境变量；确定土壤有机碳含量与环境变量的斯皮尔曼相关系数和显著性分析全局相关性；根据土壤样本的地理权重确定地理加权相关系数分析局部相关性；删除存在多重共线性的环境变量；基于土壤样本的空间权重和环境变量的有效带宽，对土壤有机碳含量与环境变量进行多尺度地理加权回归拟合，计算环境变量的局部标准化回归系数；确定对局部相关性环境变量并结合全局相关性和局部相关性，解析土壤有机碳含量的空间异质性，揭示土壤有机碳与环境变量之间在不同空间尺度上的复杂关系。

主权项：1.一种土壤有机碳空间变异性解析的多尺度关联分析方法，其特征在于，包括：采集研究区内多个土壤样本，测定土壤样本中的土壤有机碳SOC含量；获取研究区内的多源数据，从所述多源数据中提取环境变量；所述多源数据包括基础地理数据、地形数据、遥感数据，所述环境变量包括地形因子、区位条件、景观格局、遥感光谱指数；确定土壤有机碳SOC含量与每个环境变量之间的相关系数和显著性，分析土壤有机碳SOC含量与每个环境变量之间的全局相关性，获得全局相关环境变量和全局不相关环境变量；根据全局相关环境变量和全局不相关环境变量以及每个土壤样本的地理权重确定地理加权相关系数，分析土壤有机碳SOC含量与每个环境变量之间的局部相关性，获得局部相关性环境变量；根据局部相关性环境变量的方差膨胀因子和容差，对局部相关性环境变量进行多重共线性判断，删除存在多重共线性的局部相关性环境变量，获得不存在多重共线性的环境变量；基于每个土壤样本点的空间权重以及不存在多重共线性的环境变量的有效带宽，利用多尺度地理加权回归模型MGWR对土壤有机碳SOC含量与不存在多重共线性的环境变量进行拟合，获得不存在多重共线性的环境变量的局部标准化回归系数；根据不存在多重共线性的环境变量的局部标准化回归系数，确定对土壤有机碳SOC具有显著局部影响的环境变量；根据全局相关环境变量、全局不相关环境变量、局部相关性环境变量以及具有显著局部标准化回归系数的环境变量，进行环境变量影响尺度的综合分析，解析土壤有机碳SOC含量的空间异质性。

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百度查询： 武汉大学 一种土壤有机碳空间变异性解析的多尺度关联分析方法及土壤有机碳的预测方法