《表2 Kriging插值预测误差比较Table 2 Forcasting error comparison of Kriging interpolation》

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《西江流域土壤镍含量特征及风险评估》

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由于土壤是非均相体系，采集的土壤样本不能代表整个区域的土壤，仅能代表样本点本身的土壤状况，利用ArcGIS软件结合Kriging插值法可以直观分析土壤镍含量的空间分布[19]。目前，较为成熟的Kriging插值有球状、指数和高斯3种模型，表2比较了3种模型的预测误差。标准均方根预测误差越接近1，插值结果越可靠[20]，故对西江流域土壤镍含量的空间分布分析采用指数模型最为合适。