《表3 基于3种方法的估算值与实测值直线拟合参数》

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《结合HASM和GWR方法的省级尺度近地表气温估算》

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此外，比较HASM-GWR、GWR、OLS 3种方法的估算数据与实测气温数据验证结果，分析表明（表3、图3）拟合效果大致可分为4段，当气温在0℃以下时，散点大部分位于直线y=x之上，表明3种算法基本都高估了气温值；0～10℃区间中，HASM-GWR算法估算值与实际观测值较为接近，其他2种算法则不够稳定，分布相对松散，部分数值相差较大；10～17.5℃区间，3种算法都存在高估或者低估的情况，但HASM-GWR算法总体估算结果相对于其他2种方法更接近实测值；气温在17.5～30℃区间时，3种算法估算效果都相对较好，大部分散点聚集在直线两侧，但仍是HASM-GWR算法估算值与实测值更为接近。另外，从算法验证的直线拟合参数来看，OLS的拟合误差是3种方法中最高的，而R2又稍低于其他2种；采用HASM-GWR方法的估算值与实测值的线性拟合参数仍然较GWR和OLS有一定的优势。因此综合来看，HASM-GWR模型在本研究区的估算精度高于其他2种模型。