地理科学

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胶州湾滨海湿地土壤无机碳分布以及影响因素重要性识别

郗敏, 王艺霖, 党春荣, 姜志翔, 李毛毛

地理科学, 2025, 45(5): 1130-1142. DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.20240121

	最小值	最大值	均值	标准差	变异系数/%
pH	7.35	8.65	7.93	0.21	2.49
土壤容重/（g/cm³）	0.40	1.92	1.36	0.30	22.34
Ca²⁺/%	0.005	0.380	0.062	0.040	70.450
Mg²⁺/%	0.07	0.88	0.26	0.16	62.03
SDIC（土壤溶解性无机碳）/（mg/kg）	41.92	163.15	88.98	16.87	18.94
含水量/%	15.12	132.81	45.16	23.83	52.57
含盐量/%	0.44	3.98	1.65	0.72	43.29
SOC（土壤有机碳）/（g/kg）	0.83	12.76	5.05	3.02	59.80
SIC（土壤无机碳）/（g/kg）	0.28	10.90	2.48	1.61	58.97

表1 研究区土壤无机碳含量和土壤理化性质的描述性统计

本文的其它图/表

图1 胶州湾洋河口采样点分布示意图
图2 不同湿地类型下的土壤理化性质箱形图 BF：光滩；SAM：互花米草湿地；SSM：碱蓬湿地；SOC为土壤有机碳；不同大写字母表示差异显著（P<0.05）
图3 不同湿地类型以及不同土壤深度下SIC和SDIC含量变化 BF：光滩；SAM：互花米草湿地；SSM：碱蓬湿地。大写字母表示不同湿地类型SIC和SDIC的显著性差异，小写字母表示不同土壤深度SIC（土壤无机碳）和SDIC（土壤溶解性无机碳）的显著性差异
图4 土壤理化性质与SIC的相关性 BD：土壤容重；SC：含盐量；SDIC：土壤溶解性无机碳；SIC：土壤无机碳；SOC：土壤有机碳；WC：含水量；^**表示P<0.01，^*表示P<0.05
图5 3种机器学习模型的SIC预测值与实测值拟合 RMSE为均方根误差；SIC为土壤无机碳
图6 SIC含量影响因素的相对重要性 SC：含盐量；SOC：土壤有机碳；BD：土壤容重；WC：含水量；SIC：土壤无机碳
图7 随机森林模型的敏感性分析 BD：土壤容重；SC：土壤含盐量；WC：土壤含水量；MAE：平均绝对误差； RMSE：均方根误差；MSE：均方误差；SOC：土壤有机碳
图8 SIC含量影响因素的单变量部分依赖图 SIC：土壤无机碳；SOC：土壤有机碳
图9 反映影响因素对土壤无机碳含量影响的结构方程模型 BD：土壤容重；SC：含盐量；SIC：土壤无机碳；WC：含水量。χ²/df=2.43、拟合优度指数GFI=0.978、比较拟合指数CFI=0.981。箭头上的数字是通径系数（λ），表示关系的标准化效应量。黑色和灰色的箭头分别代表正面和负面影响，^*P<0.05，^**P<0.01，^***P<0.001

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