将GAM预测分解为变量引起的分量

Question

加性GAM模型对预测的单纯分解不具有相等性：

library(mgcv)

set.seed(123)
x1=rnorm(123)
x2=rnorm(123)
y=x1**2+x2**2

GAM <- gam(y~s(x1)+s(x2)-1) # model with no constant 

(newdata = data.frame(x1 = c(1, 0, 1), x2 = c(0, 2, 2)))
(predict(GAM, newdata = newdata) -> pred)
pred[1]+pred[2] # which is not equal to pred[3]

因为s（）样条曲线本身包含常数项（我想），所以s(0)不一定等于0，然后prediction(0,1)+prediction(2,0) <> prediction(2,1) 但是在GAM（y〜s（x1）+ s（x2））模型的情况下，如何分解预测以使prediction(0,1)+prediction(2,0) == prediction(2,1)成立？