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基于地理国情数据的PM_(2.5)因子多元回归分析
引用本文:安芳,翟亮,桑会勇,张英,周阳,袁捷.基于地理国情数据的PM_(2.5)因子多元回归分析[J].测绘科学,2015,40(7):58-63.
作者姓名:安芳  翟亮  桑会勇  张英  周阳  袁捷
作者单位:1. 山东科技大学,山东青岛266590;中国测绘科学研究院,北京100830;2. 中国测绘科学研究院,北京,100830;3. 河北省地理信息局,石家庄,050032
基金项目:国家基础测绘科技项目,地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金课题,中国测绘科学研究院基本业务费项目
摘    要:针对对PM2.5和与其相关的测绘成果进行的相关分析和回归模型分析相对不足的问题,该文以河北省石家庄市为研究对象,在相关因素分析的基础上,运用多元线性回归分析与多元非线性回归分析两种方法对石家庄市PM2.5浓度与扬尘地表、工业企业分布、地表覆盖以及道路等地理国情数据进行回归建模,并进行对比分析,根据判定系数R2得到最优建模方法及PM2.5重要影响因素及其影响关系。结果表明,该实验中多元非线性回归分析能获得较好的拟合效果,由模型可以看出扬尘地表、未利用地、人造覆盖面积与PM2.5呈正相关,是影响PM2.5的重要因素。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与分布特征具有重要的参考价值。

关 键 词:PM2.5  扬尘地表  多元回归分析  石家庄市

Multiple regression analysis on PM2.5 impact factors based on geographic conditions monitoring data
AN Fang,ZHAI Liang,SANG Hui-yong,ZHANG Ying,ZHOU Yang,YUAN Jie.Multiple regression analysis on PM2.5 impact factors based on geographic conditions monitoring data[J].Science of Surveying and Mapping,2015,40(7):58-63.
Authors:AN Fang  ZHAI Liang  SANG Hui-yong  ZHANG Ying  ZHOU Yang  YUAN Jie
Abstract:
Keywords:PM2  5  ground dust  multiple regression analysis  Shijiazhuang city
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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