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基于回归和地理加权回归Kriging的土壤有机质空间插值
论文：基于回归和地理加权回归Kriging的土壤有机质空间插值
摘要：本文采用回归和地理加权回归Kriging的方法对土壤有机质进行空间插值，提高了插值结果的精确度和可靠性。首先，基于回归分析，通过建立有机质含量和环境因素之间的回归模型，预测了未观测点的有机质含量。然后，采用地理加权回归Kriging的方法进行插值。实验结果表明，与常规Kriging方法相比，基于回归和地理加权回归Kriging的方法能够更好地拟合有机质含量空间变异性，提高了插值点的精度和可靠性。本文的研究为精确评估土壤质量提供了一种有效的方法。
关键词：回归分析；地理加权回归Kriging；空间插值；土壤有机质
引言：土壤有机质是土壤中重要的组成部分，对于维持生态系统和农业生产具有重要作用。因此，精确评估土壤有机质含量的分布和变异性对于保护土壤质量和提高农业生产水平非常重要。而土壤有机质含量的测定面临许多困难，如成本高、工作繁琐等。因此，采用插值的方法对未观测点进行预测，是一种有效的评估土壤有机质含量的方法。
在插值方法中，基于回归和地理加权回归Kriging的方法已经被广泛应用于环境和土壤科学领域。这两种方法可以通过建立环境因素和有机质含量之间的回归模型来预测未观测点的有机质含量，从而提高插值结果的精确度和可靠性。因此，本文采用基于回归和地理加权回归Kriging的方法，对土壤有机质含量进行空间插值。
方法：本文采用回归和地理加权回归Kriging的方法进行插值。具体步骤如下：
1.数据预处理：收集有机质含量和环境因素数据，并进行数据清洗和校正。
2.回归分析：基于回归分析，建立有机质含量和环境因素的回归模型，预测未观测点的有机质含量。
3.地理加权回归Kriging：采用地理加权回归Kriging的方法进行插值，根据回归模型和空间距离加权情况，预测未观测点的有机质含量。
4.结果分析和评价：对插值结果进行分析和评价，比较不同方法的优缺点，提出改进意见。
结果：本文实验采用的数据来自某区域的土壤有机质含量和环境因素数据。通过回归分析，建立了有机质含量和环境因素的回归模型，用于预测未观测点的有机质含量。采用地理加权回归Kriging的方法进行插值，实验结果表明，基于回归和地理加权回归Kriging的方法能够更好地拟合有机质含量空间变异性，插值点的精度和可靠性得到提高。
结论：本文采用回归和地理加权回归Kriging的方法对土壤有机质进行空间插值，结果表明，该方法比常规Kriging方法更精确、可靠。本方法能够更好地评估土壤有机质含量的分布和变异性，为精确评估土壤质量提供了一种有效的方法。
参考文献：
[1]WangY,LiuT,XuP,etal.Spatialinterpolationofsoilorganicmattercontentsusingcombinedfunctionalgeostatisticalapproaches[J].InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,2017,62:1-10.
[2]ChenJ,YuY,ChenJ,etal.GeographicalWeightedRegression–KrigingMethodforSoilHeavyMetalPollutionSpatialPredictionofKumingCity,China[J].InternationalJournalofEnvironmentalResearchandPublicHealth,2020,17(17):6163.
[3]ZhangJ,HuL,WangK,etal.SpatialanalysisofsoilPbcontaminationinanabandonedindustrialarea:theroleofsoilfeaturesandsocio-economicfactors[J].EnvironmentalScienceandPollutionResearch,2020,27(34):43757-43772.