【摘 要】
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掌握农田土壤水分和养分的空间分布特征是实现农田土壤精确管理及实施精确农业的重要依据。以有限的采样信息为基础,通过多种空间分析理论的融合,形成优势互补的综合方法,对
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掌握农田土壤水分和养分的空间分布特征是实现农田土壤精确管理及实施精确农业的重要依据。以有限的采样信息为基础,通过多种空间分析理论的融合,形成优势互补的综合方法,对提高土壤变量空间分布模拟和绘图精度具有重要意义。该文将贝叶斯最大熵法（Bayesian maximum entropy,BME）和贝叶斯人工神经网络方法（Bayesian neural networks,BNN）结合形成一种空间插值新方法,即用BNN法表达估值的不确定性,并将其结果融入现代地质统计学BME法中,用融入BNN法结果的BME法（Bay
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