基于XGBoost机器学习模型的水致土壤侵蚀评估研究：精准风险制图与可持续土地管理新策略

研究人员通过机器学习模型（RF、kNN和XGBoost）评估水致土壤侵蚀敏感性，使用包含地形、气候和土地利用参数的综合数据集进行训练验证。结果显示XGBoost模型表现最优（AUC=0.91，Kappa=0.80），能准确预测78.7%的高风险侵蚀区，最终制图显示21.3%区域为高风险区。该研究为数据匮乏地区提供了可扩展的侵蚀风险评估方法，对可持续土地管理具有重要意义。

　　

土壤侵蚀作为威胁农业活动和土壤肥力的重大环境问题，其精准评估对流域保护规划至关重要。这项创新研究采用机器学习方法（随机森林RF、k近邻kNN和极限梯度提升XGBoost）构建预测模型，突破传统研究范式，聚焦于模型性能比较而非重复验证已知侵蚀因子。

研究团队构建了包含地形特征、气候参数和土地利用类型的综合数据库，采用80%训练集和20%测试集的验证策略。通过灵敏度（0.91）、特异度（0.89）、Kappa系数（0.80）和受试者工作特征曲线下面积（AUC=0.91）等多维度指标评估，XGBoost展现出最优的预测性能，显著优于RF（AUC=0.87）和kNN（AUC=0.89）模型。实地验证证实该模型对高风险侵蚀点的预测准确率达78.7%。

最终生成的敏感性地图显示，研究区21.3%的面积被划分为高风险区域，这些区域主要分布在坡度陡峭、植被稀疏的高地。该研究不仅证实机器学习（特别是XGBoost算法）在复杂地形区域侵蚀风险评估中的优越性，更为数据稀缺地区提供了可扩展的解决方案。研究成果对制定差异化的土地保护策略具有重要实践价值，其方法论框架可适配于多样化的环境场景。