[发明专利]基于GAM模型的土壤锌含量影响因素分析方法

说明书

本发明涉及基于GAM模型的土壤锌含量影响因素分析方法，与现有技术相比解决了难以找到土壤中影响锌含量因素的缺陷。本发明包括以下步骤：采样点数据的获取；采样点数据预处理；GAM模型的建立；锌含量影响因素的分析，将单因素分析的变量纳入GAM模型进行多因素分析。本发明将锌含量作为响应变量，养分和空间经纬度作为解释变量，利用GAM模型适用于多种分布类型、复杂非线性关系的分析及模型不需要预先设定参数模型的优点，来研究养分及经纬度对土壤Zn含量的影响。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，具体来说是基于GAM模型的土壤锌含量影响因素分析方法。

背景技术

锌是植物必需的微量元素之一，当作物缺锌时茎和芽中的生长素含量减少，生长处于停滞状态，植株矮小；同时锌有助于光合作用，增强植物的抗逆性。但受土壤有机质和其它元素之间相互作用等因子的影响，会使锌的溶解度很快降低。增加供磷会加剧植物缺锌，而土壤磷有效性高会诱导缺锌。空间因素也起着影响作用。现有技术中，虽有针对土壤Zn含量的大量研究，但是这些研究都没有分析土壤养分与土壤重金属元素间的关系，也没有分析多种因素与重金属间的关系。

广义可加模型(GAM模型)能直接处理响应变量与多个解释变量之间的非线性关系，有研究表明广义可加模型方法可以实现使用一般的中型计算机来处理大数据集。目前，广义可加模型多应用于医疗研究、金融研究、环境对鱼类研究、环境气候等研究。采用广义可加模型研究气候因子能对单木胸径生长的影响及不同树种的响应差异，同时广义可加模型在其它方面的研究都显示了广义可加模型的优点。

那么，如何利用广义可加模型的特性，找到土壤养分、空间经纬度与土壤锌含量之间的微妙关系已经成为急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中难以找到土壤中影响锌含量因素的缺陷，提供一种基于GAM模型的土壤锌含量影响因素分析方法来解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

基于GAM模型的土壤锌含量影响因素分析方法，包括以下步骤：

采样点数据的获取，获取若干个采样点数据，采样点数据包括样本点的空间因子和土壤养分因子，样本点的空间因子为样本点的经纬度，土壤养分因子包括样本点土壤的有机质、水解氮、有效磷、缓效钾、速效钾及重金属锌的含量；

采样点数据预处理，对样本点的空间因子和土壤养分因子进行平滑处理，获得经度的平滑函数f₁(X₁)、纬度的平滑函数f₂(X₂)、有机质的平滑函数f₃(X₃)、水解氮的平滑函数f₄(X₄)、有效磷的平滑函数f₅(X₅)、缓效钾的平滑函数f₆(X₆)、速效钾的平滑函数f₇(X₇)；

GAM模型的建立，建立GAM模型，并对GAM模型进行平滑化处理；

锌含量影响因素的分析，将单因素分析的变量纳入GAM模型进行多因素分析。

所述GAM模型的建立包括以下步骤：

建立GAM模型，其表达式如下：

其中，μ＝E(Y/X₁,X₂,…,X_p),