科技与创新2024，Issue(8) ：133-135.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2024.08.039

基于多元线性回归模型的赣州市PM2.5质量浓度模拟

邹心怡
科技与创新2024，Issue(8) ：133-135.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2024.08.039
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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

邹心怡1
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作者信息

  • 1. 江西理工大学土木与测绘工程学院,江西 赣州 341000
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摘要

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.

关键词

PM2.5质量浓度变化/LUR模型/多元线性回归/时空变化模拟

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出版年

2024
科技与创新
中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570
参考文献量6
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