《表1 线性模型、多元线性模型及混合线性模型拟合精度》

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《包头市细颗粒物遥感监测混合线性模型》

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二者关系拟合如表1所示，线性模型回归的确定系数（R2）为0.28，即AOD的变化可以解释28%的PM2.5监测值的变异，其均方根误差（RMSE）较大，为26.53μg·m-3；引入地表温度和日平均风速后的多元线性模型R2有较大幅度的提高（0.41），这些因子的引入对PM2.5监测值变异的解释能力增强，RMSE也相应的减小到19.70μg·m-3；混合线性模型的RMSE是在这3个模型中最小，为19.70μg·m-3。