【摘 要】
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快速获取区域土壤盐渍化程度信息，对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区，以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数，建立支持向量机（Support Vector Machine， SVM），BP神经网络（Back Propagation Neural Networks， BPNN）和贝叶斯神经网络（Bayesian neural network， BNN）3种土壤盐分预测模型，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42061047，42067003）； 宁夏回族自治区重点研发计划项目（2021BEG03002）资助；
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快速获取区域土壤盐渍化程度信息，对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区，以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数，建立支持向量机（Support Vector Machine， SVM），BP神经网络（Back Propagation Neural Networks， BPNN）和贝叶斯神经网络（Bayesian neural network， BNN）3种土壤盐分预测模型，选取最佳模型进行研究区不同深度的土壤盐渍化预测。结果表明：（1）0～20 cm土壤盐分预测模型中基于影响因子变量组BNN模型效果最佳，决定系数R2=0.618，均方根误差（RMSE）为2.986；20～40 cm土壤盐分预测结果最佳的是基于盐分指数变量组的BNN模型，R2=0.651，RMSE=1.947；综合对比下，BNN模型的预测效果最好，可用于研究区土壤盐渍化预测。（2）银川平原主要是以非盐渍化和轻度盐渍化为主，上层、下层土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的22.1%和9.23%，下层土壤盐渍化程度较上层土壤盐渍化轻。
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