基于贝叶斯推断的土壤盐渍化风险预测与不确定性量化研究

本研究针对全球土壤盐渍化这一严峻的土地退化问题，以中国山东禹城县为研究区，采用贝叶斯推断的INLA-SPDE方法和克里金插值法，对比分析了土壤电导率(EC)的空间预测及不确定性。结果表明，两种方法预测的土壤盐渍化分布模式相似但细节差异显著，INLA-SPDE通过后验均值、95%可信区间和超越概率图量化了风险不确定性，为优化农田灌溉排水系统提供了科学依据。PyMC3概率编程结合核密度估计(KDE)和迹线图增强了模型透明度和可解释性，对土壤盐渍化精准防控具有重要实践价值。

　　

土壤盐渍化是全球农业生产的重大威胁，约20%的灌溉土壤受其影响，中国更是盐碱地面积最大的国家之一。土壤电导率(EC)作为盐渍化关键指标，其精准预测对土地管理至关重要。传统克里金插值法虽广泛应用，但存在样本依赖性高、不确定性评估不足等局限。为此，中国的研究团队在《Geoderma》发表研究，创新性地将集成嵌套拉普拉斯近似-随机偏微分方程(INLA-SPDE)方法与克里金法对比，为土壤盐渍化风险提供更全面的量化框架。

研究团队于2021年10月在山东禹城县采集101个土壤样本，使用PR-3001-TRREC-N01传感器测量EC值。通过构建三角网格离散化空间域，设置偏移量(offset=-0.1,6000)、最大边长(max.edge=1782,6000)等参数优化计算效率。采用球形半变异函数（SSE=1.959，R²=0.970）进行克里金插值，同时利用R-INLA软件实现贝叶斯空间建模，并通过PyMC3概率编程生成核密度估计(KDE)和最高后验密度区间(HDI)增强结果可解释性。

3.1 土壤盐渍化统计特征
EC均值270.4μS/cm，变异系数0.211属中等变异强度。Q-Q图和密度曲线显示数据符合正态分布，为空间分析奠定基础。

3.2 空间不确定性分析
INLA-SPDE预测后验均值244.2-296.2μS/cm，95%可信区间覆盖74.3%实测数据。空间随机场标准差图显示东北部存在显著未建模空间效应，提示需引入更多环境协变量。

3.3 克里金与INLA-SPDE对比
克里金预测范围(157.0-401.0μS/cm)较INLA-SPDE更广，但后者因先验收缩效应梯度特征更平滑。半变异分析显示空间自相关范围19.8km，块金效应占比8.1%表明结构因素主导EC变异。

3.4 概率编程验证
PyMC3生成的100组预测值KDE显示良好拟合，高斯分布重叠区对应较高不确定性。迹线图显示参数收敛良好，HDI有效量化预测可靠性。

该研究证实INLA-SPDE在保持预测精度的同时，通过后验分布、可信区间和超越概率图提供了更全面的不确定性评估体系。相比传统克里金法，其能更好处理缺失数据和小样本问题，尤其适合盐渍化风险区划决策。研究推荐的农田排水系统优化方案已在禹城县房寺镇、辛店镇等高风险区实施，为黄淮海平原盐渍化防治提供了方法论创新和实践范式。