《表2 林内和林外监测数据描述及对比分析》

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《基于BP神经网络预测林内PM_(2.5)浓度》

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μg/m3

在预测模型输入变量中，由于背景浓度（林外PM2.5浓度）对林内PM2.5浓度的预测结果影响最为重要，故将背景浓度数据与林内PM2.5浓度数据分别描述，并进行T检验，以了解林内和林外PM2.5浓度数据本身的差异，避免因对比数据无显著差异而不适合采用以上模型进行预测。由表2可知，林外PM2.5浓度最小值高于林内，最大值低于林内，PM2.5小时平均浓度为林外高于林内；T检验统计量观测值对应的双尾概率P值接近0，如果设定显著水平α为0.05，则P值小于α，可认为林内和林外PM2.5浓度存在显著差异。