【摘 要】
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以苏北海涂围垦区为例，利用人工神经网络（ANN）、普通克里格（OK）插值和序贯高斯模拟（SGS）对典型地块土壤盐分空间分布进行了模拟、插值与预测，获取了各方法的优化结构与参数，并就各方法
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以苏北海涂围垦区为例，利用人工神经网络（ANN）、普通克里格（OK）插值和序贯高斯模拟（SGS）对典型地块土壤盐分空间分布进行了模拟、插值与预测，获取了各方法的优化结构与参数，并就各方法对土壤盐分分布特征与空间结构的预测能力进行了比较分析。结果表明：ANN、OK和SGS法均较好地模拟和预测了土壤盐分的空间分布，达到了较高模拟、插值与预测精度；ANN获得的土壤盐分空间分布最为连续，SGS法整体分布相对离散；ANN能较好地预测盐分较低的样点，但ANN对高盐分样点的预测结果不如SGS和OK；SGS预测结果最符合
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