Covariables Ambientales que Definen los Principales Grupos de Suelo en México

Cristina Bonilla-Gaviño, D. S. Fernández-Reynoso, Lenom Cajuste-Bontemp, Carlos Ramírez-Ayala
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Abstract

La variabilidad de los suelos depende de la interacción de covariables ambientales que intervienen en su formación. En México, se registran 25 grupos de suelo de los 32 que incluye la Base Referencial Mundial (BRM). Este estudio identifica el orden de importancia de 11 covariables ambientales, utilizando el modelo no paramétrico basado en un algoritmo de aprendizaje automático supervisado denominado random forest, el cual caracteriza 19 grupos de suelo que incluyen el 99.2% del territorio nacional. Las covariables que se incluyeron fueron, curvatura, densidad de drenaje, distancia al cauce más cercano, geología, índice de aridez, índice de humedad topográfica, índice de posición topográfica, índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), radiación, rugosidad y temperatura. Los resultados mostraron un total de 100 árboles de clasificación, con una precisión global de 81.83% del modelo a través de random forest y un valor de Kappa de 0.80, expresado como muy bueno. La precisión de disminución promedio mostró que, las cinco covariables analizadas más importantes que clasifican los 19 grupos de suelo son, índice de posición topográfica, índice de aridez, curvatura, radiación y densidad de drenaje.
确定墨西哥主要土壤类别的环境变量
土壤的变异性取决于其形成过程中所涉及的环境协变量之间的相互作用。在墨西哥,全球参考数据库(GRB)所包含的 32 个土壤类别中,有 25 个已注册。本研究使用基于随机森林监督机器学习算法的非参数模型,确定了 11 个环境协变量的重要性顺序,该模型描述了包括全国 99.2% 领土的 19 个土壤类别的特征。这些协变量包括曲率、排水密度、与最近水道的距离、地质、干旱指数、地形湿度指数、地形位置指数、归一化差异植被指数(NDVI)、辐射、粗糙度和温度。结果显示,共有 100 棵分类树,随机森林模型的总体准确率为 81.83%,Kappa 值为 0.80,表示非常好。平均降低的准确率表明,对 19 个土壤组进行分类的五个最重要的分析协变量是:地形位置指数、干旱指数、曲率、辐射和排水密度。
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