Spatial prediction of soil organic carbon stocks in Sudanese clay soils using regression kriging
Faroug A.H. Jadalla · Kolapo O. Oluwasemire · Abd Elmagid A. Elmobarak 等 4 人
用回归克里金结合多源环境协变量预测苏丹青尼罗河粘土区土壤有机碳储量。
554个土壤剖面与9个环境协变量，Landsat 9、CHIRPS/WorldC
模型R²=0.72，NDVI、粘土含量和地形湿度指数影响最大，农地碳储量最高。
可引入时序遥感与机器学习提升半干旱区SOC动态预测，并耦合农业管理措施评估固碳潜力。
基于554个土壤剖面与多源遥感协变量的回归克里金制图研究，方法规范、验证充分，对半干旱区土壤碳管理与气候适应型农业规划有参考价值，但属区域性学术成果，公共影响有限。
土壤有机碳（SOC）储量是陆地碳库的重要组成部分，影响土壤质量、农业生产力及气候变化减缓。本研究旨在利用回归克里金（RK）方法对苏丹青尼罗河黏土区SOC储量进行制图并改进其空间估算。该模型整合了554个空间独立土壤剖面与9个环境协变量：降水、温度、相对湿度、归一化植被指数（NDVI）、土地利用/覆盖、裸土指数（BSI）、数字高程模型（DEM）、LS因子和坡向。光谱指数源自Landsat 9影像（2024年4月），气候与地形数据分别来自CHIRPS/WorldClim和SRTM（30 m）。RK表现稳健，空间交叉验证R²=0.72，RMSE=8.4 Mg C ha⁻¹（为实测储量均值的29%），平均偏差=−0.8 Mg C ha⁻¹。预测SOC储量（0–30 cm）范围为12.4–51.2 Mg C ha⁻¹（均值28.6 Mg C ha⁻¹）。NDVI、黏粒含量和地形湿度指数是最具影响力的预测因子。农地储量最高（51.2 Mg C ha⁻¹），裸地最低（14.2 Mg C ha⁻¹）。本研究（1）对苏丹青尼罗河地区SOC制图采用空间显式验证，（2）利用等效土壤质量校正协调历史与当代土壤数据，（3）为气候韧性农业规划提供高分辨率SOC图。研究结果支持半干旱地区的土壤碳管理与气候减缓。