黑龙江农业科学２０２３（２）：２３－３４ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓｈｔｔｐ：／／ｈｌｊｎｙｋｘ．ｈａａｓｅｐ．ｃｎＤＯＩ：１０．１１９４２／ｊ．ｉｓｓｎ１００２－２７６７．２０２３．０２．００２３赵铭，常春艳，王卓然，等．黄三角濒海区不同土层土壤盐分影响因素及预测模型［Ｊ］．黑龙江农业科学，２０２３（２）：２３－３４．黄三角濒海区不同土层土壤盐分影响因素及预测模型赵铭，常春艳，王卓然，赵庚星（山东农业大学资源与环境学院／土肥高效利用国家工程研究中心，山东泰安２７１０００）摘要：摸清土壤盐分的影响因素是盐渍化土壤改良利用的重要基础。以黄河三角洲濒海垦利区为研究区，选取地下水、植被、地貌、离海距离４个方面的影响因子，确定了地下水埋深、地下水矿化度、植被类型、植被覆盖度、地貌类型、相对高程、离海距离７个指标，分析了各指标与土壤含盐量之间的关系，通过灰色关联分析法筛选出土壤盐分的主要驱动因子，进而构建了不同深度土层土壤含盐量的多元线性回归预测模型。结果表明，地下水埋深与各土层含盐量为指数函数负相关，植被覆盖度、相对高程和离海距离与各土层含盐量均为幂函数负相关，地下水矿化度与各土层含盐量呈指数函数正相关，且随着土层深度的增加各指标与含盐量的相关性逐渐减弱；各土层土壤盐分与各影响因子关联度的排序均为地下水矿化度＞植被覆盖度＞地下水埋深＞相对高程＞离海距离，土壤盐分的主要驱动因子一是地下水矿化度和埋深，二是地表植被覆盖度；基于地下水矿化度、植被覆盖度、地下水埋深三因子构建的０～１５ｃｍ、１５～３０ｃｍ、３０～４５ｃｍ、４５～６０ｃｍ土层土壤盐分的多元线性回归模型均为最佳盐分预测模型，模型的决定系数（Ｒ２）分别为０．７４２，０．７７７，０．７９４和０．８２８，均方根误差（ＲＭＳＥ）分别为２．０７９５，２．０８１９，１．８６８３和１．６２３６，验证集的Ｒ２分别为０．７１２，０．７５６，０．８１３和０．８８３，ＲＭＳＥ分别为１．９５２０，１．８７９７，１．７２８９和１．２２７３。关键词：黄河三角洲；不同土层；土壤盐分；影响因素；预测模型收稿日期：２０２２－０８－０９基金项目：国家自然科学基金（４１８７７００３）；山东省重大科技创新工程项目（２０１９ＪＺＺＹ０１０７２４）；山东省“双一流”奖补资金（ＳＹＬ２０１７ＸＴＴＤ０２）。第一作者：赵铭（１...
