《表3 河北省NDVI影响因素回归结果》

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《河北省植被覆盖变化及对生态建设工程的响应》

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注:***p≤0.01，**p≤0.05，*p≤0.1，括号内数字为标准差。

如表3所示，首先，运行OLS，根据方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）值判断共线性，删除气温自变量，确定回归模型的自变量为海拔高度、降水量、人均GDP、人口密度和生态建设工程造林量。在OLS结果中，2000和2015年的Moran’s I指数分别为0.4631和0.5292，指数残差检验结果均通过0.01%的显著性检验，表现出显著的空间自相关关系，不满足独立分布的假设，空间依赖性的诊断表明，模型残差中存在统计显著的空间滞后项和空间误差项。其次，在SLM和SEM模型中，空间滞后项和空间误差项都在0.01%水平上显著正相关。2000和2015年Breusch-Pagan检验的统计值均通过0.1%水平的显著性检验，表明自变量指标数据不存在异方差。第三，模型拟合度量结果表明，3种空间回归模型的R2明显大于OLS，说明空间回归模型可以解释更多的研究区植被指数变化，并且SEM和SARMA模型的Log likelihood值在4个模型中最大，AIC和SC值在4个模型中最小，因此SEM和SARMA模型更适用。