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以安徽、河南、江苏和山东省为研究区,利用599个土壤样点数据,从地形、气候和生物等方面选取与土壤pH相关的9个环境因子,采用多尺度地理加权回归（MGWR）、混合地理加权回归（Mixed GWR）、地理加权回归（GWR）和多元线性回归（MLR）这4种模型对研究区土壤pH空间分布进行建模,并结合MGWR与分位数回归揭示环境因子对土壤pH作用的空间差异性.结果表明：①研究区土壤pH在不同空间距离上呈不同程度的显著全局和局部空间自相关性,聚集特征明显.② 4种模型中MGWR模型最优,MGWR、Mixed GWR、GWR和MLR的建模集Radj2为0.64、0.62、0.59和0.48.MGWR的残差独立分布性最强,其空间自相关性最弱,全局Moran''s I仅为0.07.③ 3种GWR预测结果显示,研究区土壤pH值空间分布总体由北至南逐渐降低,河南北部最高,安徽南部最低.④ MGWR回归结果表明年均降雨量（MAP）、多尺度谷底平坦度（MRVBF）和海拔对土壤pH的影响较强,且存在较强的空间异质性.在江苏北部和山东大部分地区,MAP对土壤pH的影响较强;在江苏北部和山东西部,MRVBF对土壤pH的正向作用较强;在江苏北部和中部,海拔对土壤pH的负向作用最强.⑤ MAP对不同分位数水平上的土壤pH均呈显著负作用,作用强度随分位数水平增加呈减弱趋势;MRVBF对低分位数水平（θ为0.1~0.4）上的土壤pH呈显著负作用,对高分位数水平（θ为0.5~0.9）的土壤pH作用不显著.研究结果可为利用MGWR开展大区域土壤属性影响因素分析及预测制图提供参考. 相似文献
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