《表2 LUR模型系数表：基于地理国情数据的PM_(2.5)浓度估算方法研究》

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《基于地理国情数据的PM_(2.5)浓度估算方法研究》

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式中，模型中的解释变量依次为环境监测站点所在位置的AOD年均值、年均降水值、监测站点8 km缓冲区内耕地面积占比、房屋建筑面积占比以及监测站点5 km缓冲区内露天采掘场面积占比。模型回归方程拟合优度R2=0.843，调整后的R2=0.832，即回归方程中的5个自变量能够解释模型中PM2.583.2%的变异情况。基于模型系数表（表2），模型中所有变量系数t检验的显著性水平均小于0.01，表明预测变量对模型具有显著性意义。通过各变量共线性诊断统计量可以看出，5个自变量的膨胀因子均小于3，说明5个自变量之间基本不存在共线性问题。综上所述，该LUR模型拟合效果较佳。