利用电磁感应技术对土壤盐渍度的空间预测：1. 统计预测模型：多元线性回归与协克里金的比较

我们描述了一种基于回归的统计方法，适用于从快速获得的电磁感应（EC a）数据预测田间尺度的空间盐度（EC e）状况。这种技术使用多元线性回归（MLR）模型来从EC a调查数据中估算土壤盐度。MLR模型结合了多个EC a测量值和趋势表面参数，以提高预测准确性，并且可以从有限的EC e校准数据中拟合出来。我们将这种估算技术与一些常用的协克里金技术进行了比较，重点在于统计建模假设、校准样本大小要求和预测能力。我们展示了，当回归模型的残差在空间上不相关时，MLR模型在理论上与协克里金相当，并且具有成本效益。MLR建模和预测技术通过三个盐度调查的数据得到了演示。