基于多元线性回归模型的赣州市PM2.5质量浓度模拟

• 作者: 邹心怡 江西理工大学土木与测绘工程学院
• 来源期刊: 科技与创新
• 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
• 年，卷（期）: 2024,（8）
• 页码范围: 133-135
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2024.08.039

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。