简介：高分辨率、栅格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气候模型等相关研究的重要参数，国内外的研究多集中于温度、降水等气象要素，对陆面蒸发空间化研究较少。对黄土高原多沙粗沙区及周围共计53个气象站点（多沙粗沙区30个）蒸发皿测量值Epan进行空间插值，以5变量局部薄盘样条函数（经纬度为自变量。净辐射、水气压差和风速为协变量），建立具有多元线性子模型的蒸发插值模型，以ANUSPLIN为实现软件，生成连续21年共252个蒸发表面。交叉验证表明：引入蒸发影响因子作为协变量线性子模型进行表面插值能显著提高插值精度，夏季提高幅度更大，拟合表面具有较高的精确度与平滑度。蒸发随协变量的变率显示，在多沙粗沙区，水气压差是夏季蒸发的主要控制因素，风速对蒸发的影响冬季稍强一些，净辐射的影响没有明显的季节性，只在春分和秋分时节有微小提高。
简介：土壤侵蚀过程复杂，很难直接应用土壤侵蚀预报方程进行定量计算。作为一种新的机器学习算法，支持向量机在样本有限的情况下，采用结构风险最小化准则，把学习问题转化为一个二次规划问题，从而得到唯一的全局最优解。首次尝试将最小二乘支持向量机技术用于土壤侵蚀预测，并与BP神经网络的方法进行了对比，取得了较好的预测精度。
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