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...