基于XGBoost的协同克里格的污染评价方法

本发明提供了一种基于XGBoost的协同克里格的污染评价方法，以土壤重金属汞污染的空间分布预测为例，充分考虑多种辅助变量对汞含量的影响。本发明首先采用XGBoost回归模型，训练各个辅助变量与汞含量之间的非线性关系，提取并整合所有辅助变量的信息，生成一个综合的一维辅助变量。随后，将该综合辅助变量作为协同克里格插值的辅助因子，以优化土壤汞含量的空间分布预测。相比于直接使用多个辅助变量的协同克里格方法，本发明能够更有效地降低维度，提高预测精度和模型稳定性，同时提升计算效率，为土壤污染评估提供了一种高效、精准的预测手段。