《表2 5种方法插值有效性交叉验证结果》

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《集成学习支持的复杂地貌类型区土壤全钾含量自适应曲面建模》

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为了评价ASM-SP模拟土壤全钾含量空间分布的精度，本文比较了5种插值方法的精度，即RK、BK、IDW、OK+Landuse和ASM-SP。OK、BK结合辅助变量Landuse，与ASM-SP进行对比；RK方法结合Landuse拟合趋势项。逐点交叉验证的误差指标（见表2），对于最大误差值来说数值小精度高，对于最小误差值来说数值小精度高。表明ASM-SP预测误差范围最小，预测值的灵敏度和反映极值的情况优于其他4种方法。针对ME和RMSE这几个值而言，ASM-SP分别达到-0.002 1、0.281 1，相对其他结果较优，且精度AC值最优，因此ASM-SP显示出更好的性能，其ME值比传统插值方法（即OK和IDW）的ME值更接近于0。这意味着结合辅助变量的插值更加具有无偏性。并且ASM-SP的精度也充分表明其回归曲线可以更好模拟预测值与真实值的关系。综上所述ASM-SP的插值方法最优。