روش‌های سنتی آماری با گسترش داده‌های فضایی با ساختار مکانی-زمانی پیچیده با چالش‌های جدی مواجه شده‌اند. این داده‌ها به دلیل خودهمبستگی مکانی، ناهمسانی واریانس و وابستگی‌های جغرافیایی پیچیده، نیازمند روش‌های تخصصی هستند.
در این پژوهش، رگرسیون بردار پشتیبان به‌عنوان یک روش نوین برای تحلیل و مدل‌سازی ساختار پیچیدی فضایی داده‌های زمین آماری مربوط به مقادیر کلسیم و منیزیم موجود در خاک معرفی می‌شود. این تحلیل بر اساس مختصات جغرافیایی مختلف (شرقی–غربی و شمالی–جنوبی)، در دو عمق ۰ تا ۲۰ و ۲۰ تا ۴۰ سانتی‌متر و در سه منطقه‌ی جغرافیایی متنوع انجام گرفته است. روش رگرسیون بردار پشتیبان با توانایی مدل‌سازی روابط غیرخطی پیچیده و در عین حال حفظ ساختار فضایی داده‌ها، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر و واقع‌بینانه‌تر توزیع عناصر تغذیه‌ای خاک را فراهم می‌سازد.
این رویکرد، با بهره‌گیری از توابع هسته، قابلیت تحلیل فضاهای ویژگی با ابعاد بالا و پیچیدگی‌های ساختاری را فراهم می‌آورد و اثربخشی خود را در برابر جملات اختلال و داده‌های پرت اثبات می‌کند. برای سنجش دقیق کارایی رگرسیون بردار پشتیبان، عملکرد آن در برابر رگرسیون ریج مورد ارزیابی مقایسه‌ای قرار می‌گیرد.