基于机器学习的黄土高原城市区域土壤肥力评估与预测研究

为解决黄土高原城市区域土壤污染与侵蚀问题，来自中国的研究团队采用随机森林(RF)、LightGBM和XGBoost三种机器学习模型，基于NDVI和SOCD等关键因子开展土壤肥力指数(SFI)预测研究。结果表明XGBoost模型预测精度最高(R2>0.81)，发现兰州地区土壤以中低质量为主，为大规模SFI预测提供了科学依据。

　　

在中国重要的生态区域黄土高原上，土壤污染和侵蚀问题日益严峻。科研人员将目光聚焦于土壤肥力指数(Soil Fertility Index, SFI)这一关键指标，通过机器学习技术破解复杂环境数据背后的规律。以典型城市兰州为研究对象，团队从海量环境大数据中筛选出5个关键因子，运用随机森林(Random Forest, RF)、LightGBM和XGBoost三种先进算法构建预测模型。

令人振奋的是，所有模型都展现出优异的性能，其中XGBoost表现最为亮眼，决定系数R²突破0.81。深入分析发现，归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和土壤有机碳密度(Soil Organic Carbon Density, SOCD)这对"黄金搭档"贡献了超过80%的预测精度。

实地预测结果显示，兰州地区SFI值分布在0.09-0.91之间，中部和北部区域土壤质量亟待提升。这项研究不仅为黄土高原土壤管理提供了"智慧导航"，更开创了大规模SFI预测的新范式。