地理加权回归及其在土壤和环境科学上的应用分析

周游

摘要：随着科技日新月异的发展，近年来，地理加权回归技术在土壤和环境科学领域应用的越来越广泛。这种技术手段由于在线性回归上考虑了数据资料的空间区域需求，与常规的最小二乘回归技术相比，在空间非平稳特点的分析上具有很明显的作用。本文基于地理加权回归技术基本原理的分析，揭示了在土壤和环境科学应用中存在的一些薄弱环节，并对其未来应用前景进行了阐述。

关键词：地理加权回归；土壤与环境科学；应用分析

一、前言

近年来，随着地理加权回归技术应用领域的不断加大，特别是理论研究的不断推陈出新，地理加权回归技术当中存在的一些不足，也在不断的得到改变与完善，使得未来的应用前景十分乐观，加强对地理加权回归及其在土壤环境科学上的应用进行分析与探讨，为提高我国农业的快速发展有着重要的作用。

二.地理加权回归技术概述

目前随着现代农业快速发展的客观需求和生态环境保护重视程度的越来越高，基于土壤和环境特征的事先预测性制图也变得越来越必要，并且越来越发挥了独特的功能作用。不过很多技术人员过于强调制图的质量要求，往往在农田样本的采集数量上比较多，并且做了很大规模的工作，造成了人力资源的严重浪费，而且也增加了工程作业成本，失去了经济和社会效益的最大化，尤其是遇到一些比较复杂的地理条件以及地处偏僻的地方，更是比较困难。好在目前很多土壤和环境科学领域，都普遍存在着一些地形地貌、天气条件、自然景致和人居活动等情况，所以在数据资源的采集处理上相对比较便利，这就给线性回归分析技术的应用提供了便捷条件。但是由于在以往采用的是传统的最小二乘法多元线性回归方法，虽然在理论和实践上相对比较成熟，在土壤和环境属性分析上应用的比较普遍，但是由于这种技术方法对于不是很平稳的空间信息分析上具有一定的局限性，随着环境保护治理要求的越来越高，以及土地资源利用越来越多和农业发展水平持续增长的背景下，便产生了一种新的局部回归技术，也就是在回归模型中引入了信息数据空间结构的地理加权回归技术，特别是在土壤和环境科学制图环节应用的已经非常广泛。因此，笔者试就这种地理加权回归技术及其在土壤和环境科学上的应用，以及未来的应用前景情况，谈些粗浅的认识。

三.地理加权回归技术的基本原理

地理加权回归主要应用的是空间权重矩阵模型，是依托有所差异的地理空间权重来分析信息数据的空间对应情况。所以选择了准确无误的空间权重函数，对于地理加权回归方法的正确应用，起着非常重要的作用。通常来说，地理加权回归在权重函数的选择上，一般有两种方法，一是固定权重方法，也就是在对土壤和环境科学领域进行分析研究的时候权重是固定不变的数值；二是权重的自适应方法，也就是按照土壤和环境空间校对精准的区域附近信息数据的密集情况来确定权重的数值。而距离阈值的权重函数目前相对不是很复杂，但是要注意在阈值距离的选择上一定要适宜。不过鉴于此种函数对于距离数值的不断增大但是权重的数值持续减小的情况下，并不是非常适合，所以目前尚未普遍的使用。在土壤和环境科学属性分析中应用地理加权回归分析技术，通常习惯于采用能够在距离数值加大而权重数值持续减少情况下的权重计量。

然而在对地理加权回归函数的数值进行精准校对位置以前，减少人员往往需要事先选择合适的权重数值，而与权重函数的具体形式相比，这种地理加权回归方法中的带宽数值往往直接制约着预测性制图的实际效果。同时，需要考虑的是，不管在土壤和环境属性分析上选择何种权重函数，都应当对带宽的数值进行准确的预测。所以这就要求在带宽的标准体系上应当有所遵循。而现今应用比较普遍的是距离最近的带宽数值分配方法、交叉检验带宽数值方法和数据信息校正标准方法。而其中的交叉检验带宽数值方法应用的相对较为广泛。如果事先对带宽的准确数值进行了充分的预测，就可以选择适宜的权重函数，并且依据该权重函数对精准校正位置的权重矩阵进行科学计算，以此来得出地理加权回归数值，对土壤和环境属性进行科学分析。

四.地理加权回归技术应用存在的薄弱环节分析

但是这种地理加权回归技术在土壤和环境科学领域的应用，也存在着一定的不足，主要表现在：

一是这种地理加权回归技术不能给信息数据的变化情况提供准确适宜的模型系统，所以只能作为数据分析的引导性函数，也就是在统计学上并没有一个统一的标准体系，仍然是局部地理空间回归的分析，在该技术方法中并未包含各种存在差异的数据信息位置变化的对应情况。

二是一旦对于不一致的数据模型进行精准校对位置，在重复多次应用之后，会出现很多不同的数值，需要进行综合比对才能分析得出结论，这就会导致在局部地理数据预测越来越多的情况下，影响土壤和环境属性分析预测的科学性和准确性，与实际数据出现差异。

三是一旦带宽数值出现出入，地理加权回归数值就会产生严重的空间错位或者差异。带宽的数值越大，观测的情况就会越多，所预测的地理加权回归数值产生的空间差异就会变得越来越小甚至完全消失，而分之，这种空间差异就会变得越来越大，一定程度上就会影响土壤和环境属性分析预测的准确度，与实际地理回归情况大相径庭。

四是出现回归数值的偏差情况。因为在很多地方都多次对地理空间数据进行了估计，在交叉检验带宽数值的时候，对带宽的数值进行估计计算出回归数值，可能造成地理加权回归数值出现一定的偏差，而成为实际回归系数的近似取值，影响实际效果。

五是由于地理加权回归技术重点把握的是自变量与因变量之间的关系，而假定了自变量是单独的数值，换句话说，就是没有想到自变量交叉情况。所以虽然估计地理加权回归数值的时候，没有忽略测量信息的地理权重情况，但是并未全面地考量到因变量与自变量的对应情况，实际上就涵盖了地理信息的空间自对应问题。而因为地理加权回归是局部数据变化的分析方法，单纯地考量自相关数值不是一件容易的事情。

五.地理加权回归技术未来应用分析

由于土壤和环境科学领域，在数据资料上存在很大的空间非平稳性，在自相关的因素之外，很大变量都存在着一定的差异，并且在空间上存在着一定的不稳定性，客观上需要应用非平稳性的相关分析方法来予以应对。而地理加权回归技术由于是在回归前提下出现的一种局部空间数据分析方法，对于土壤和环境科学领域应用非常适合。这是因为这种地理加权回归技术不仅能够适应很多环境因素的分析需求，而且也能够利于各种条件下空间环境局部数据的变异情况，但是以往的地理统计分析技术却无法满足这种需求，在实际分析运用的时候不能充分考虑不同环境因子的变化情况，所以在土壤和环境科学领域应用这种地理加权回归技术将越来越广泛。比如，米什拉等人在2012年，就通过这种地理加权回归技术对美国阿拉斯加州的土壤有机碳储量进行了分析，相应地得出了土壤中的活动层与长期冻土层的存储数值，而且比以往的分析计算方法，得出的数据更为真实、准确。库马尔等人也在2012年，应用地理加权回归技术，对美国宾夕法尼亚州深度超过1米的土壤层中的有机碳数量进行了预测分析，而且涉及了温度、海拔、边坡、地形、降雨、植被等地理环境因子，分析预测的结果不仅充分考虑了地理环境的非平稳性，同时也对空间数据的自对应情况进行了考虑，在数据的分析上也更为精准。

六.结束语

综上所述，由于地理加权回归技术在应用模型和数据函数的选择上比较科学，特别是随着计算机信息技术应用的日益广泛，目前很多技术人员在对土壤和环境科学领域的分析上，使用这种地理加权回归方法也越来越普遍，在数据结果的计算上也更为精确，相信在土壤和环境科学中的应用也将迎来更为广阔的空间。

参考文献：

[1]瞿明凯、李卫东、张传荣、黄标.地理加权回归及其在土壤和环境科学上的应用前景[J].土壤.2014（46）.

[2]李龙、姚云峰、秦富仓、张美丽、高玉寒、常伟东.基于地理加权回归模型的土壤有机碳密度影响因子分析[J].科技导报.2016（2）.

[3]周晓艳、宋祯利、宋亚男、王柏源、韩丽媛.基于地理加权回归模型的长江中游地区人均耕地面积变化影响因素分析[J].水土保持通报.2016（36）.

[4]杨顺华、张海涛、郭龙、任艳.基于回归和地理加权回归Kriging的土壤有机质空间插值[J].应用生态学报.2015（26）.