《表2 研究区土壤属性与环境因子的相关性分析》

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《人工神经网络及其与地统计的混合模型在小面积丘陵区土壤有机碳预测制图上的应用研究》

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注：*表示显著性水平为0.05.E：高程；S：坡度；A：坡向；Et：偏东指数；Nr：偏北指数；Er：偏东度；Ne：偏北度；Pc：平面曲率；Pf：剖面曲率.

SOC含量与14个环境因子的相关性分析结果（表2）表明，偏东指数和偏东度与SOC呈显著的正相关关系，相关系数大于0.20(P<0.05）。除此之外，其他因子与SOC的相关性都较低。李启权等[36]对川中丘陵区三台县土壤有机质空间分布预测的研究中，地形和植被因素对土壤有机质含量影响明显，其中海拔和坡度与土壤有机质呈极显著的负相关关系，相关系数分别为-0.06(P<0.001）和-0.22(P<0.001）；植被指数和TWI与土壤有机质呈极显著的正相关关系，相关系数分别为0.24 (P<0.001）和0.17 (P<0.001）。可见，本文中SOC与地形、植被因子间的相关关系并不如其他研究区显著。