广义线性模型(GLM)给非正态分布相关的数据分析提供了很大的灵活性,尤其是广义可加模型(GAM).基于相关广义可加模型在环境和气象领域中各种应用的研究,结合广义可加模型的理论方法,在存在时间或者空间变量、以及交互效应的环境数据中,建立GAM模型表示时空数据的不同变量交互形式,采用多种可视化分析方法来进一步解释模型,研究显示通过建立多种时空变量交互平滑项的广义可加模型,使得模型的预测及解释效果最好.