制图模型的选择基于一定的样点密度，当小尺度范围内样点密度较高时，相对简单的模型也可达到符合要求的精度。样点密度较低，---是地形复杂地区，借助多种环境变量的模型则可以提高制图精度。3不同地形分区的模型与备选模型
2丘陵海拔>;200m，且≤500m次因素母质地形地理加权回归克里格普通克里格随机森林，反距离加权地貌宽广平坦，起伏很小主因素气候植被土地利用1平原海拔≤200m序号地形分区规则可选环境变量模型备选模型注表5土壤制图地形分区
调查数据次土壤普查表层样点理化性状测试数据剖面样点的土壤类型数据，为模型构建使用的目标变量数据和环境变量数据—基础数据。1土壤制图的数据基础资料4制图数据准备及要求目前地统计确定性插值数理统计和模糊推理方法在中小尺度取得了较高的精度，---下机器学习方法的优势更明显。
1剖面样点数据整理2样点数据整理及处理其它数据相应比例尺的行政区划图等，用于成果图的边界。环境变量数据源“二普”的15万县域---数字土壤图11万土地利用现状图15万地形图125万地质图气象资料以及高分辨率的遥感影像等。
关于ck和rk两种方法的精度对比，有研究表明，结合地形属性的rk预测精度高于ck。当辅助变量较多时，rk的预测精度高于ck。除此之外，土壤普查外业调查采样质检，较新近的经验贝叶斯克里格（empiricalbayesiankriging，ebk）也被证明是一种可对非均质景观区域进行空间预测的插值方法，它在ok的基础上发展而来，可以通过构造子集建立局部模型对非平稳数据进行空间插值。ebk由于考虑了空间异质性，可以---地揭示土壤属性的空间变异结构。但目前该方法应用较少。
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