地理加权回归（GeographicallyWeightedRegression，GWR）是一种空间统计分析方法，它通过考虑空间异质性，能够更准确地揭示变量间的局部关系。与传统回归方法不同，GWR允许回归系数随空间位置变化，从而更好地捕捉空间数据的复杂性和多样性。在土壤和环境科学领域，GWR具有广泛的应用前景。例如，它可以用于分析土壤属性（如pH值、有机质含量、重金属污染等）的空间分布及其驱动因素，评估环境变量（如气候、土地利用、地形等）对土壤特性的影响，以及预测区域尺度的土壤质量变化。此外，GWR还能帮助识别环境管理中的热点区域，为精准农业、生态修复和污染治理提供科学依据。瞿明凯的研究聚焦于GWR方法在土壤和环境科学中的应用，通过结合地理信息系统（GIS）和遥感技术，探索土壤与环境因子的空间关联，为可持续土地管理和环境保护提供新的分析工具和决策支持。未来，随着高分辨率空间数据的普及和计算能力的提升，GWR将在土壤和环境科学研究中发挥更加重要的作用。
