تقييم العلاقات بين عمق المظهر الهوائي والعوامل البيئية بناء على نموذج الانحدار الموزون جغرافيا وزمنيا (دراسة حالة: محافظة السليمانية، العراق ( 2020/2025)
ئەژین ابراهیم سمین · شیرین كریم احمد
用GTWR模型评估伊拉克苏莱曼尼亚省2020-2025年气溶胶光学厚度与环境因子的时空关系。
基于MODIS AOD与土壤湿度、风速、NDVI、LST、降水数据，比较OLS、
GTWR表现最优（R²=0.912），土壤湿度和NDVI稳定降低AOD，LST显著增加AOD。
可将GTWR时空建模框架迁移至农业区气溶胶-作物生长耦合研究，识别尘暴敏感农区并支撑精准农业环境监测。
该论文研究伊拉克库尔德地区气溶胶光学厚度与环境因子的时空关系，属遥感与环境科学范畴，与三农、农业信息化、智慧农业无直接关联，不建议进入每日精选。
气溶胶光学厚度（AOD）是评估干旱和半干旱地区气溶胶负荷与沙尘状况的重要指标之一。鉴于伊拉克苏莱曼尼亚省的地形、气候和环境差异及其受沙尘输送影响，本研究旨在利用地理与时间加权回归模型（GTWR）估算AOD，并研究环境因子影响的时空变化。本研究利用土壤湿度、风速、归一化植被指数（NDVI）、地表温度（LST）和降水五个解释变量，对六年期（2020—2025年）的AOD进行了建模。评估了普通最小二乘法（OLS）、地理加权回归（GWR）和时间加权回归（TWR）的性能，并利用统计指标对GTWR模型进行了比较。同时分析了GTWR模型的空间和时间系数，以识别变量影响的非均质模式。在模型比较中，GTWR表现出最佳性能，R²为0.912，RMSE为0.078，AICc为-15376.3，与其他模型相比具有更高的解释AOD变化的能力。空间和时间系数分析表明，土壤湿度和NDVI是降低AOD最稳定的因子，而LST是增加AOD最重要的因子。风速和降水则表现出变化的时空影响，表明其依赖于当地和时序条件。这种模式可被视为湿度条件、地表植被、热截留、扎格罗斯山脉崎岖地形以及沙尘输送过程相互作用的结果。总体而言，结果表明GTWR模型在提高估算精度的同时，能够识别主导因子和沙尘敏感区域，可为苏莱曼尼亚省及类似地区的气溶胶监测和空气质量管理提供科学依据。