张逸飞,曹 佳

1(北京林业大学 信息学院,北京 100083)

2(国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心,北京 100083)

1 引言

土壤是农业生产和人类活动中最重要的物质基础,土壤属性数据是分析土壤理化性质和指导农作物种植的重要参考[1].土壤pH 是土壤属性数据中的重要部分,土壤酸碱化会影响土壤性质及微量元素的有效性,直接或间接改变土壤肥力,对植物生长发育造成影响[2].然而由于各种原因,在土壤普查的过程中存在土壤pH 缺失的情况.本文将基于数据分析的方法,研究土壤数据集的pH 缺失值的填充方法.

对于土壤属性数据缺失的处理,国际应用系统分析协会(IIASA)的和谐世界土壤数据库(HWSD)中采用拥有相同土壤类型的最适合的邻居单元的土壤属性数据来替代缺失值[3].韩光中等人运用了传统的土壤属性推绎模型,通过逐步回归方法对土壤属性建立土壤传递函数,插补了容重、速效养分、CEC 和氧化铁的缺失值[4].沈汉灵运用灰色关联系数法,挖掘土壤属性之间的关联关系,构建经验公式来插补土壤盐基饱和度[5].Gargiulo 等人使用基于条件分布模型的多元回归方法,归纳土壤属性数据之间的经验公式,预测土壤属性数据的缺失值.该方法考虑变量之间的相关性问题,在预测土壤质地、容重等属性时表现很好,但不能很好插补pH 数据[6].专门针对土壤属性数据pH 缺失值插补的具体研究较少.

数据缺失问题是一个常见的计算问题,常用的缺失数据……