《表2 不同插值模型结果的独立样本显著性检验和精度分析》

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《基于空间插值的西安市重空气污染期间主要污染物时空变化特征及相关性分析》

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注:插值结果检验和精度分析基于2018年11月24日00:00西安市及其周边7地级市38个站点的PM2.5数据．参考文献[26，30-31]，采用方差方程的Levene检验和均值方程的t检验进行插值结果与独立样本数值间的显著性检验分析，并计算了插值结果与独立样本数值间的Spearman秩相关系数及二者

为了更好地获得西安市的空气污染时空变化情况，参考文献[26-27]利用空间插值的方法对各空气污染物浓度进行模拟制图．研究[26，28-29]表明，IDW（inverse distance weighting，反距加权插值法）和OKri（ordinary Kriging，普通克里格插值法）均可以在得到较好插值结果精度的同时获得较优的空间制图效果．为了选取最适于获得西安市空气污染情况的空间插值方法，对不同距离指数的IDW和不同变异分析模型的OKri插值结果精度进行对比分析（见表2）．由表2可见，最终选取了距离指数为7的IDW插值方法进行西安市每日逐时空气污染物浓度空间插值．