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申请/专利权人：华中师范大学

摘要：本发明公开了一种基于PLS‑SEM模型的土壤侵蚀解耦分析方法，该方法包括获取提供预处理的数据、数据预处理、GroupLasso变量特征筛选、建立PLS‑SEM模型进行解耦步骤。本发明提出解耦土壤侵蚀机理的方法，分析土壤侵蚀与降水量、土壤类型、径流深度等各驱动因子之间的相关性，揭示它们之间的相互关系和潜在的影响机制，弥补了当前国内对土壤侵蚀影响因素的归因分析不充分的问题；通过提取有效影响因子构建PLS‑SEM模型，能够处理非正态数据、解释性强、适用范围广，以及易于使用和实施；揭示水土流失机制中各因子的协同调控，能够合理利用水土资源和缓解土地退化提供重要支持；该方法具有向区域和大尺度范围推广的普遍性和适用性。

主权项：1.一种基于PLS-SEM模型的土壤侵蚀解耦分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取提供预处理的数据：所述数字数据包括高程模型数据、地形图数据、土地利用数据、土壤数据、降雨数据、水土保持措施数据以及其他所需数据；步骤S2，数据预处理：首先对包括“降雨量、坡度、土地利用类型、水土保持措施、土壤侵蚀模数、径流深、土壤类型”多个分类变量进行独立编码，使其可以参与下面之后的有效影响因素的筛选；步骤S3，GroupLasso变量特征筛选：采用自然分组结构的特征集，包括自变量除连续变量，以及“水土保持措施类型”、“土地利用类型”多个分类变量，需要将被转化的分类变量看成一个组进行筛选，而Group-Lasso就是在组的水平上选择变量。因此，利用该方法进行有效因子提取，其表达式为： 其中，y是观测到的响应变量向量；X是设计矩阵，包含所有的特征；β是模型参数向量；G是分组的数量；Pg是第g组中的特征数量；βg是与第g组相关联的参数子集；λ是正则化参数，用于控制稀疏性；步骤S4，建立PLS-SEM模型进行解耦：依据最终有效影响因素，结合研究目的和理论基础，确定研究框架并构建潜在变量模型；利用偏最小二乘PLS-SEM方法估计模型参数，包括路径系数和负荷系数，根据需要添加相应的交互项，形成基础模型。接着，对基础模型进行评估，包括模型拟合度、路径系数的显著性检验和潜在变量的可靠性检验；在评估的基础上，对模型进行修正和优化，包括删除无关路径、增加新的路径或修改测量模型，在符合土壤侵蚀机理的条件下使拟合优度达到最大，从而生成预测精度最高的土壤侵蚀解耦模型。

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