《表2 不同模型拟合效果对比Tab.2 Comparison of different model fitting effects》

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《静态浮箱法中不同拟合模型对水-气界面通量估算的影响》

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注:N:拟合数据个数；N-R2（LR）:与ER和QR比较，LR拟合相关性更好的个数；N-R2（QR）:与ER和LR比较，QR拟合相关性更好的个数；N-R2（ER）:与LR和QR比较，ER拟合相关性更好的个数.

分别采用线性回归模型（LR）、指数回归模型（ER）和二次回归模型（QR）对通量箱内气体浓度随时间的变化情况进行拟合。由于甲烷和二氧化碳这两种气体在水中的溶解性不同，导致在静态箱中随时间延长两种气体的浓度变化也有所不同。从图2可以明显看出ER和QR两种方式拟合通量箱内甲烷浓度随时间变化曲线更接近实测值，而线性回归模型拟合所得曲线偏离实测值，R2值甚至会小于0.9。对于二氧化碳，非线性回归模型拟合通量箱内二氧化碳浓度随时间变化情况也比采用线性回归模型所得结果更接近实测值（图3）。如表2所示，与ER和QR两种拟合方式相比较，采用LR拟合通量箱内甲烷和二氧化碳气体浓度随时间变化曲线，并获得相关性更好的情况分别只占总数据的10.14%和11.11%。