《表7 土壤有机质预测方法精度指标对比》

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《典型柑橘种植区土壤有机质空间分布与含量预测》

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使用验证集数据验证由建模集构建的几种SOM预测方法的精度指标。由表7可知，只对SOM建立OK模型的实测值与预测值间拟合程度最差，证实在复杂环境下加入主要影响因子对辅助预测SOM的必要性。与MLR和PLSR相比，GWR的均方根误差RMSE降低到3.143，相对分析误差RPD和相关系数r分别升高到1.465和0.744，说明使用考虑了局部空间位置关系模型的预测效果比只考虑全局数量关系模型的要好。而细化分析了GWR模型残差空间非平稳性的2种局部扩展模型GWRMLR和GWRPLSR，除在相关系数r上无法突破GWR，其均方误差MSE、均方根误差RMSE均有降低，相对分析误差RPD均有上升，预测精度更是较最初的OK模型分别提高了35.53%和35.57%，其中GWRPLSR的模型解释能力最佳。由此可见，除SOM与主要影响因子间存在空间相关性，模型残差也在预测有机质含量中起重要作用，因此，不应被忽略。