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土地利用回归(LUR)模型是目前模拟PM_(2.5)分布的常用方法,但该方法以多元线性回归进行建模,未考虑解释变量与PM_(2.5)浓度的非线性复杂关系,且易出现多重共线性。为提高模拟的准确性,该文采用随机森林(RF)算法和回归克里金插值法构建RF-LUR模型,并对长江三角洲PM_(2.5)空间分布进行模拟。研究表明:1)RF-LUR模型的拟合效果较好,修正后的模型预测值与观测值之间的R~2为0.942,经交叉检验,修正的RF-LUR模型相比LUR模型,MAE及RMSE分别减小43.0%、46.1%