在前期研究基础上,利用皖北地区砂姜黑土的193个土壤样本的可见近红外高光谱(350~1700 nm)数据,结合非线性和线性的核函数,对9种算法进行模型的首次优化;再利用随机森林、提升树和梯度提升树三种集成学习算法进行模型组合和二次优化。通过模型比较,优选并组合了Sigmoid函数的偏最小二乘、线性的支持向量回归、径向基的支持向量回归和Sigmoid函数的支持向量回归4个单模型,集成算法优化后发现,梯度提升树算法的预测结果最优。与单模型的预测结果相比,梯度提升树模型组合的决定系数为0.86,提高了17.8%,相对分析误差系数为2.55,从B等级提升到A,不仅在准确率上有显著提高,且组合模型过拟合更低,泛化性好。因此,梯度提升树的集成学习可结合多种模型优势,通过高光谱的模型集成来提升土壤速效磷的预测结果精确度。