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基于多元线性回归模型的赣州市PM2.5质量浓度模拟

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以土地利用变化为切入点,基于赣州市空气监测站的PM2.5质量浓度数据和土地利用数据、道路数据、人口数据、气象因子数据,分析各因素与PM2.5质量浓度的相关关系,筛选合适的数据,建立基于多元线性回归方法的土地利用回归(Land Use Regression,LUR)模型来模拟PM2.5的空间分布.研究结果表明,基于多元线性回归的LUR模型将森林和主要道路、边界层高度、风速作为建模变量,模型的调整R2(决定系数)为0.855,RMSE(均方根误差)为0.635,在拟合度和准确度方面都表现良好.

邹心怡

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江西理工大学土木与测绘工程学院,江西 赣州 341000

PM2.5质量浓度变化 LUR模型 多元线性回归 时空变化模拟

2024

10.15913/j.cnki.kjycx.2024.08.039

科技与创新
中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570
年,卷(期)：2024.(8)
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