基于区域剖分算法的土壤碳通量空间采样策略

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由于土壤碳通量在空间分布上具有很强的异质性,传统的采样方法难以对区域土壤碳通量进行精确估算,因此确定适当的采样策略对区域土壤碳通量的估算具有重要意义.本文提出一种逐点递增式采样的区域剖分部署策略(RDPG):设定初始采样点,使用改进的凸包插值算法构造Delaunay三角网,根据邻近已知采样点插值计算三角形各边垂直平分线的交点的离散度,选择离散度最大的点作为新增采样点.采用该方法对变异系数为0.42~0.59的仿真试验区域进行多次试验,结果表明:在相同试验条件下,RDPG布局策略能够获得比随机采样和均匀采样策略更高的区域土壤碳通量估算准确度.RDPG方法考虑了区域土壤碳通量的空间异质性,提高了区域土壤碳通量拟合精度. Because of the strong heterogeneity of soil carbon flux in the spatial distribution, it is difficult to accurately estimate the regional soil carbon flux by traditional sampling methods. Therefore, it is of great significance to determine the appropriate sampling strategy for the estimation of regional soil carbon flux. This paper proposes a region-by-region incremental deployment strategy (RDPG): set the initial sampling points, use the improved convex hull interpolation algorithm to construct Delaunay triangulation, calculate the vertical bisector of each side of the triangle according to the known sampling points interpolation And the point with the largest dispersion degree is selected as the new sampling point.This method is used to test the simulation experiment area with variation coefficient of 0.42 ~ 0.59. The results show that under the same experimental conditions, the RDPG layout strategy Which can obtain the estimation accuracy of regional soil carbon fluxes higher than the random sampling and uniform sampling strategies.RDPG method takes into account the spatial heterogeneity of regional soil carbon flux and improves the fitting accuracy of regional soil carbon flux.
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