Phân tích tương quan giữa AOD-MODIS và PM 2.5

Một phần của tài liệu Ứng dụng viễn thám thành lập bản đồ phân bố bụi PM2 5 trong khu vực thành phố hồ chí minh (Trang 65 - 72)

3.2. XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY TƯƠNG QUAN GIỮA

3.2.2. Phân tích tương quan giữa AOD-MODIS và PM 2.5

Đây là công đoạn hết sức quan trọng của quá trình nghiên cứu, việc xem xét đánh giá tương quan giữa AOD-MODIS và PM2.5 được thực hiện đối với cả ba bước súng (0.47àm, 0.55 àm và 0.66 àm) và tiến hành trờn phần mềm SPSS.

3.2.2.1. Trường hợp AOD ở bước súng 0.47àm

Bảng 3.3: Đỏnh giỏ tớnh tương quan PM2.5 và AOD-0.47 àm bằng Pearson

Bui PM2.5

AOD tai buoc song 0.47micromet

Bui PM2.5 Pearson Correlation 1 .882**

Sig. (2-tailed) .000

N 50 50

AOD tai buoc song 0.47micromet

Pearson Correlation .882** 1 Sig. (2-tailed) .000

N 50 50

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

52

Bảng 3.4: Tổng hợp các dạng mô hình hồi quy tương quan giữa PM2.5 và AOD- 0.47 àm

TT Dạng mô hình R2 R2 điều chỉnh

Sig.

(Anova) Sig. (Coefficients)

1 Linear 0.778 0.773 0.000 X

Hằng số

0.000 0.075 2 Logarithmic 0.764 0.759 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

3 Inverse 0.694 0.688 0.000 1/X

Hằng số

0.000 0.000 4 Quadratic 0.783 0.773 0.000

X X2 Hằng số

0.001 0.326 0.885

5 Cubic 0.79 0.776 0.000

X X2 X3 Hằng số

0.595 0.249 0.211 0.255

6 Power 0.753 0.748 0.000 Ln(X)

Hằng số

0.000 0.000

7 Compound 0.720 0.714 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

8 S-curve 0.726 0.721 0.000 1/X

Hằng số

0.000 0.000

9 Logistic 0.720 0.714 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

10 Growth 0.720 0.714 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000 11 Exponential 0.720 0.714 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000 Từ bảng 3.3 cho thấy bụi PM2.5 và AOD tại bước súng 0.47àm cú mối tương quan rất cao với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.01, R2 = 0.882

Từ bảng 3.4 cho thấy:

- Các mô hình phù hợp ở độ tin cậy 95%, do Sig. Annova đều nhỏ hơn 5%.

53

- Các mô hình Linear, Quadratic và Cubic khi hồi quy cho giá trị Sig ở bảng Coefficients lớn hơn 5% nên các tham số hồi quy không có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%, vì vậy các mô hình này không được xem xét lựa chọn.

- R2 nhỏ nhất (0.694) ở mô hình Inverse và R2 lớn nhất (0.764) ở mô hình Logarithmic.

Hỡnh 3.2: Biểu diễn cỏc dạng phương trỡnh hồi quy (PM2.5 – AOD 0.47àm) 3.2.2.2. Trường hợp AOD ở bước súng 0.55àm

Bảng 3.5: Đỏnh giỏ tớnh tương quan PM2.5 và AOD-0.55 àm bằng Pearson

Bui PM2.5

AOD tai buoc song 0.55micromet

Bui PM2.5 Pearson Correlation 1 .910**

Sig. (2-tailed) .000

N 50 50

AOD tai buoc song 0.55micromet

Pearson Correlation .910** 1 Sig. (2-tailed) .000

N 50 50

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

54

Bảng 3.6: Tổng hợp các dạng mô hình hồi quy tương quan giữa PM2.5 và AOD- 0.55 àm

TT Dạng mô hình R2 R2 điều chỉnh

Sig.

(Anova)

Sig. (Coefficients)

1 Linear 0.829 0.825 0.000 X

Hằng số

0.000 0.072

2 Logarithmic 0.831 0.827 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

3 Inverse 0.772 0.767 0.000 1/X

Hằng số

0.000 0.000 4 Quadratic 0.841 0.834 0.000

X X2 Hằng số

0.001 0.061 0.309

5 Cubic 0.844 0.834 0.000

X X2 X3 Hằng số

1.000 0.434 0.335 0.551

6 Power 0.801 0.797 0.000 Ln(X)

Hằng số

0.000 0.000

7 Compound 0.752 0.747 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

8 S-curve 0.789 0.784 0.000 1/X

Hằng số

0.000 0.000

9 Logistic 0.752 0.747 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

10 Growth 0.752 0.747 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000 11 Exponential 0.752 0.747 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000 Từ bảng 3.5 cho thấy bụi PM2.5 và AOD tại bước súng 0.55àm cú mối tương quan rất cao với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.01, R2 = 0.910

Từ bảng 3.6 trên cho thấy:

- Các mô hình đều phù hợp ở độ tin cậy 95%, do Sig. Annova đều nhỏ hơn 5%.

- Các mô hình Linear, Quadratic và Cubic khi hồi quy cho ra giá trị Sig ở bảng Coefficients lớn hơn 5% nên các tham số hồi quy không có ý nghĩa ở

55

độ tin cậy 95%, do đó các mô hình này bị loại và không được xem xét lựa chọn.

- R2 nhỏ nhất (0.752) ở mô hình Compound, Logistic, Growth và Exponential và R2 lớn nhất (0.831) ở mô hình Logarithmic.

Hỡnh 3.3: Biểu diễn cỏc dạng phương trỡnh hồi quy (PM2.5 – AOD0.55àm) 3.2.2.3. Trường hợp AOD ở bước súng 0.66àm

Bảng 3.7: Đỏnh giỏ tớnh tương quan PM2.5 và AOD-0.66 àm bằng Pearson Bui PM2.5

AOD tai buoc song 0.66 micromet

Bui PM2.5 Pearson Correlation 1 .895**

Sig. (2-tailed) .000

N 50 50

AOD tai buoc song 0.66micromet

Pearson Correlation .895** 1 Sig. (2-tailed) .000

N 50 50

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

56

Bảng 3.8: Tổng hợp các dạng mô hình hồi quy đối với mối tương quan giữa PM2.5 và AOD-0.66 àm

TT Dạng mô hình R2 R2 điều chỉnh

Sig.

(Anova) Sig. (Coefficients)

1 Linear 0.801 0.797 0.000 X

Hằng số

0.000 0.070

2 Logarithmic 0.822 0.818 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

3 Inverse 0.782 0.778 0.000 1/X

Hằng số

0.000 0.000 4 Quadratic 0.828 0.821 0.000

X X2 Hằng số

0.001 0.009 0.090

5 Cubic 0.830 0.819 0.000

X X2 X3 Hằng số

0.633 0.715 0.526 0.946

6 Power 0.788 0.784 0.000 Ln(X)

Hằng số

0.000 0.000

7 Compound 0.730 0.724 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

8 S-curve 0.787 0.782 0.000 1/X

Hằng số

0.000 0.000

9 Logistic 0.730 0.724 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

10 Growth 0.730 0.724 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000

11 Exponential 0.730 0.724 0.000 X

Hằng số

0.000 0.000 Từ bảng 3.7 cho thấy bụi PM2.5 và AOD tại bước súng 0.66àm cú mối tương quan rất cao với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.01, R2 = 0.895

Từ bảng 3.8 cho thấy:

- Các mô hình đều phù hợp ở độ tin cậy 95%, do Sig. Annova đều nhỏ hơn 5%.

- Các mô hình Linear, Quadratic và Cubic khi hồi quy cho ra giá trị Sig ở bảng Coefficients lớn hơn 5% nên các tham số hồi quy không có ý nghĩa ở

57

độ tin cậy 95%, do đó các mô hình này bị loại và không được xem xét lựa chọn.

- R2 nhỏ nhất (0.730) ở mô hình Compound, Logistic, Growth và Exponential và R2 lớn nhất (0.822) ở mô hình Logarithmic.

Hỡnh 3.4: Biểu diễn cỏc dạng phương trỡnh hồi quy (PM2.5 – AOD 0.66àm) Cuối cùng, Cả 3 trường hợp trên đều cho thấy mô hình Logarith cho hệ số tương quan tốt nhất. Xem xét bảng tổng hợp 3.9, AOD đối với bước sóng 0.55àm cho R2 lớn nhất (0.831) trong số 3 bước súng của ảnh MODIS, vỡ vậy phương trình được lựa chọn tính toán sẽ là Y = 32.39ln(x) + 45.256.

Bảng 3.9: Tổng hợp phương trình hồi quy tại 3 bước sóng khảo sát

STT AOD – MODIS R2 R Phương trình hồi quy 1 Kờnh lam (0.47àm) 0.764 0.874 Y = 30.512 ln(x) + 39.848 2 Kờnh lục (0.55àm) 0.831 0.912 Y = 32.39 ln(x) + 45.256 3 Kờnh đỏ (0.66àm) 0.822 0.907 Y = 32.856 ln(x) + 50.336

58

Hình 3.5: Mô hình Logarit thể hiện sự tương quan giữa AOD-MODIS và PM2.5

Một phần của tài liệu Ứng dụng viễn thám thành lập bản đồ phân bố bụi PM2 5 trong khu vực thành phố hồ chí minh (Trang 65 - 72)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(112 trang)