《表1 不同地学要素类型之间土壤全钾的方差分析》

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《集成学习支持的复杂地貌类型区土壤全钾含量自适应曲面建模》

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注:*0.05显著水平；**0.01显著水平。

已有研究表明，利用地学环境要素作为辅助变量能够有效提高土壤全钾含量插值精度和制图效果。土壤全钾空间变异性驱动因子主要包括:土地利用类型、土壤类型、植被类型、地质类型、坡度、施肥等[15-16]。根据已有的研究结论，结合本次主要针对自然景观类型区研究，排除施肥和土地管理措施2个驱动因子，选取土地利用类型、土壤类型、植被类型、地质类型4个地学环境要素作为辅助变量。其中土地利用类型有灌丛、耕地和草原等6种；土壤类型有栗钙土、流动和风沙土等5种；植被类型有水柏枝草场型、紫花针茅杂草草场型等30种；地质类型有沙丘、沙山和河谷平原等13种。使用SPSS计算辅助变量的土壤全钾含量统计特征。为了进一步筛选对土壤全钾空间分布具有显著影响的地学要素，利用SPSS软件对土壤全钾含量与上述4个地学要素进行方差分析，选取具有显著特征的地学要素作为辅助环境变量。表1的方差结果分析表明:在本文研究区域内，植被类型的景观破碎度太高，很多区域内只有1个采样点，一些亚类型的草地只有1～2个采样点，模拟效果不理想，因此将植被类型排除在外。