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1 GEOGRAPHICAL RESEARCH Vol.31No.10 Oct ( ; ; ) : 533 GIS ( ) ( ) :(1) ( ) ( ) ; ( ) ; (2) ( 1) (3) ( ) : ; ; ; : (2012) [1] [2] [3] [4] [5] [1] [6] [7] [8] : ; : : (2009BAC61B01) : (1981-) yixiangsheng2004@163.com : (1963-) GIS ligs@igsnrr.ac.cn

2 [6] :Kuriakose [9] ( : ) ;Hengl [10] ;Peníěek [11] ; ; ~ ~ m km % -5.6~ ~772.8mm 730~1700mm ; 1 38 ; ( ) [12] [13] ( 5 ) [14] 1 (htp:// (2008)

3 10 : 1795 [15] 407 [16] 100~150cm C ; ; ( m DEM ) Fig.1 SpatialdistributionofsoilprofilesintheThree-RiverHeadwatersRegionofQinghaiProvince SPSS18.0 KolmogorovSmirnov ArcGIS10.0 (GeostatisticsAnalysis) ( ) ( ) [17] (cross-validation) [17] [18] 445

4 (ME) (RMSE) (ASE) [1719] (MSE) (RMSSE) : 0; 0; ; ; 1 1 (ME) (RMSE) ME ;RMSE ;ME RSME ; : ME = n 1 n (V oi -V pi ) RMSE = 1 n i=1 n i=1 槡 2 (V oi -V pi ) (1) V oi V pi n : <10%; 10% < <100%; >100% SPSS 18.0 Kolmogorov-Smirnov (P<0.052-tailed) ( ) ( 1) 1 Tab.1 StatisticalfeaturevaluesofsoildepthintheThree-RiverHeadwatersRegionofQinghaiProvince (cm) (cm) (cm) (cm) ArcGIS10.0 ( 2) 2 X Y Z ;XY ; - - 2

5 10 : Fig.2 Surfacetrendofsoildepth (1) 1 ( ) 2 ( ) ( 2) 2 ( 3a 3b) 2 Tab.2 PredictederrorsofsoildepthbyusingOrdinaryKrigingmethod ME RMSE ASE MSE RMSSE ME ASE MSE RMSE RMSSE 1 ME RMSE 3a 3b

6 Fig.3 Spatialdistributionsofsoildepthbyusingdiferentinterpolationmethods 30.55cm cm 57.54cm 11.64cm; 37.59cm cm 60.96cm 11.24cm

7 10 : 1799 (2) 3 : ( 3) RMSE ASE RMSSE ME MSE ( 3) RMSE ME 3 (C+C 0 ) (C 0 ) (C+C 0 ) (0.791) > (0.727)> (0.653) 0.5 [20] 3 3 Tab.3 Predictederrorsofsoildepthbyusingdiferentmodels ( ) ( ) C0 C+C0 ME RMSE ASE MSE RMSSE (3) ( ) ( ) 4 ME MSE ;RMSSE 1 ;RMSE ASE ME RMSE RMSE ASE RMSSE ME MSE cm cm 39.54cm cm

8 Tab.4 Predictederrorsofsoildepthbyusinggeostatisticsmethods ( ) ( ) C0 C+C0 ME RMSE ASE MSE RMSSE OK SK UK CK OK SK UK CK :OK ;SK ;UK ;CK 34.94cm cm 56.71cm 9.654cm ( 3f); 27.18cm cm 57.43cm 10.25cm ( 3d); 24.90cm cm 57.34cm 12.46cm ( 3c) ( 3c 3f) ME ( 1) ( 1) ( ) RMSE ( ); ME ( 3) RMSE ( 1) 4 ( 1) ( 1) ( 1) ( )( 5) ( 1) 37.49cm 79.31cm 58.40cm 8.76cm ( 3i) ( ) 24.71cm cm 58.94cm 9.66cm; (

9 10 : Tab.5 Predictederrorsofsoildepthbyusingdiferentdeterministicinterpolationmethods ME RMSE ME RMSE ) 12.40cm cm 59.09cm 9.39cm; ( 1) cm cm 58.22cm 28.34cm ( 1) ( 3h) 3g 3j ( 1) ( ) ( 1) ( ) ( 1) ( ) ( 1) ( 6) ( 1) ( ) ME ( ) ( 1) ( ) RMSE ( ) ME ( 1) ( ) RMSE ( ) ( ) ( ) ( 1) ( 3) ( )

10 Tab.6 Predictederrorsofsoildepthbyusingdiferentinterpolationmethods ME RMSE ME RMSE cm 24.90cm 57.34cm 12.45cm ; [21] 4 [22] [23] [24~26] [17] 5~150cm [17]

11 10 : 1803 [2728] [9~1129] α= : (1) (2) ( ) (3) (4) ( 1) (5) ( )

12 : [1] (4):57~59. [2] (4):164~ 167. [3] ( ):8~11. [4] (7):1565 ~1570. [5] LiangXWoodEFLetenmaierDP.SurfacesoilmoistureparameterizationoftheVIC-2L model:evaluation andmodification.globalandplanetarychange (1-4):195~206. [6] (2):161~169. [7] (7):3493~3500. [8] (1):88~92. [9] KuriakoseSLDevkotaSRossiterDetal.Predictionofsoildepthusingenvironmentalvariablesinananthro- pogeniclandscapeacasestudyinthe WesternGhatsofKeralaIndia.Catena (1):27~38. [10] HenglTHeuvelinkGSteinA.Agenericframeworkforspatialpredictionofsoilvariablesbasedonregression- kriging.geoderma (1-2):75~93. [11] PeníekVBorvkaL.Soildepthpredictionsupportedbyprimaryterrainatributes:Acomparisonofmethods. PlantSoilandEnvironment200652:424~430. [12]. : ~327. [13]. : ~262. [14]. ( ). : ~876. [15]. : ~131. [16]. : [17].ArcGIS. : ~428. [18] ZhaoY CShiXZYuDSetal.Soilorganiccarbondensityin HebeiProvinceChina:estimatesanduncertain- ty.pedosphere (3):293~300. [19] (3):132~ 137. [20]. : ~149. [21] SamraJSGilH SAnlaufRetal.GeostatisticalevaluationofsoilsodicityandgrowthofMeliaazedarach Linn.assimultaneousstochasticprocesses.SoilScience (5):361~369. [22] (3):260~265. [23]. GIS. : (2):183 ~188. [24] (5):124~129. [25] (1):47~56. [26] (2):68~72. [27] ZhangX YSuiY YZhangX Detal.SpatialvariabilityofnutrientpropertiesinblacksoilofNortheastChina. Pedosphere (1):19~29. [28] (4):649~658. [29] ZiadatF M.Predictionofsoildepthfromdigitalterraindatabyintegratingstatisticalandvisualapproaches.Pedo- sphere (3):361~367.

13 10 : 1805 Comparisononsoildepthpredictionamong differentspatialinterpolationmethods:acasestudy inthethree-riverheadwatersregionofqinghaiprovince YiXiang-sheng 12 LiGuo-sheng 1 YinYan-yu 34 PengJing-tao 5 (1.InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearchCASBeijing100101China; 2.AgricultureResourceMonitoringStationChineseAcademyofAgricultureEngineeringBeijing China;3.SchoolofGeographicalsciencesSouthwestUniversityChongqing400715China) versedistance WeightedGlobalPolynomialInterpolationLocalPolynomialInterpolation andradialbasisfunction)andgeostatisticsinterpolation methods (Oridnary Kriging Abstract:Basedonthesoildepthdatafrom533soilprofilesintheThree-RiverHeadwaters RegionofQinghaiProvincewiththehelpofGIStechnologythispaperatemptedtopre- dictthespatialdistributionofsoildepthbyusingdeterministicinterpolationmethods(in- SimpleKrigingUniversalKrigingandCo-Kriging).Thenitcomparedthepredictioner- rorsstatisticalcharacteristicsandinterpolationresultsofdiferentinterpolationmethods. Someimportantconclusions wereobtainedfrom thisresearchwhich mainlycontained threeaspectsasfolows.(1)thespatialdistributionofsoildepthusingthefirstorder surfacetrendof Ordinary Kriging wasbeterthanthatusingthesecondordersurface trend.thesphericalmodelintheordinarykriging(firstorder)wasbeterthantheexpo- nentialmodelandgaussianmodel.theordinarykrigingwasthebestofthefourgeosta- tisticsinterpolationmethodsbecauseofitsminimumerrorandaccuratelypredictedresult. (2)TheInverseDistance Weighted(exponent1)methodwasthebestindeterministicin- terpolationmethodsfromthepredictionerrorsandcomprehensivereflectioningeneraland localtrends.(3)incomparisonofthepredictionerrorsandspatialdistributioningeneral andlocaltrendstheordinarykriging (firstorder)ofsphericalmethodwhichhadani- sotropycouldbebesttoreflectthespatialdistributionofsoildepthinthethree-river HeadwatersRegionofQinghaiProvince. Keywords:soildepth;spatialdistribution;spatialinterpolation;Three-RiverHeadwatersRegion

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