数理统计方法通过探索已知样点的土壤属性与环境辅助变量之间的统计关系并建立函数表达式，用来预测土壤属性的空间分布，第三次土壤调查外业调查采样合作队伍，完成空间制图。常用于数字土壤制图的数理统计方法包括多元线性回归（multiplelinearregression，mlr）广义多元线性回归（generalizedmultiplelinearregression，gmlr）判别分析（discriminant---ysis，da）等。数理统计方法简单直观，第三次土壤调查，且能表达土壤属性与环境因子之间的相关关系。但此类方法均假设土壤属性与辅助变量是线性相关，且需要较大的样本量来提取这种线---，因此在小尺度区域预测精度较高。---区域，土壤属性与环境变量不一定是简单的线---。5数理统计方法包括反距离加权法邻近法和样条插值法等，是以区域内部的相似性或以平滑度为基础，第三次土壤调查外业调查采样数据汇交，由已知样点来创建表面。其使用环境与普通克里格相近。4确定性插值法
该类方法首先按照一定的方式从土壤图中选择训练样点，利用统计或机器学习算法根据选择的训练样点和研究区的环境协变量获取土壤与环境关系，通常采用线性或非线性的形式表达这一关系。从土壤图中选择训练样点的方式主要有三种在各制图单元中随机选择相同数量的样点；在各土壤多边形中随机选择相同数量的样点；各制图单元中训练样点的数量按其在研究区所占的面积比例选择。然后使用统计或机器学习模型算法归纳出样点所代表的土壤与环境关系。2从已有土壤图中提取训练样点的方式
表4块金效应与空间自相关对应关系块金效应反映了随机因素对变量空间自相关性的影响程度，其适用性见表2。块金效应小于75%，空间自相关距离（样点距离）在变程内，表明样点属性具有空间自相关性，第三次土壤调查外业调查采样数据汇交，可以进行地统计模型制图。
对利用土壤属性与环境变量关系的制图方法，进行土壤属性与环境变量之间的相关性分析，两者之间存在---相关性，以判断哪些环境变量可以保留在模型中，并去除环境变量之间的共线性。环境变量筛选—相关性分析***75%弱性25%~75%中等＜25%---块金效应（系数）空间自相关
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