《表2 多元线性回归模型系数的基本统计特征》
由表2可知,最终进入MLR模型的解释变量为高程、年均降水量、年均温、TRI和NDVI,各个解释变量的方差膨胀因子(Variance inflation factor,VIF)均小于7.5,解释变量之间不存在多重共线性现象,t值和P值表明解释变量与SOC之间存在着显著的相关关系。从标准系数可以看出,模型中各环境变量对SOC影响程度从大到小依次为年均降水量、年均温、NDVI、高程、TRI。MLR模型的决定系数R2=0.186,表示环境变量可以解释SOC含量18.6%的变化。以便对比,选用相同的环境变量应用于GWR模型。
图表编号 | XD00124390600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.01 |
作者 | 罗梅、郭龙、张海涛、汪善勤、梁攀 |
绘制单位 | 华中农业大学资源与环境学院、华中农业大学资源与环境学院、华中农业大学资源与环境学院、华中农业大学资源与环境学院、华中农业大学资源与环境学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |