第四章 實證研究
第六節 多元迴歸方程式建立
(一)都市區
在相關分析部分，發現與帄均溫度達顯著相關者計有 13 項，分別 為日照時數、懸浮微粒、都市計畫區面積比率、住商用地比率、工業用 地比率、公共設施用地比率、每人享有公園綠地面積、河川面積比率、
人口密度、道路密度、機車持有率、每人每日用水量與每人每日垃圾產 生量。故在建立都市區之帄均溫度多元迴歸方程式時，僅以上述 13 項變 數代入。
表 4-6-1 都市區帄均溫度(模式一)多元迴歸統計表
模式一 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 19.301 6.723 0.000
日照時數 0.002 1.287 0.216 1.438
懸浮微粒 0.005 1.861 0.081 4.149
都市計畫區面積比率 -0.018 0.159 0.876 788.596 住商用地比率 0.174 0.416 0.683 91.044 工業用地比率 25.110 0.433 0.671 206.094 公共設施用地比率 -3.778 -0.524 0.607 517.370 每人享有公園綠地面積 0.011 0.448 0.660 12.601 河川面積比率 -118.154 -0.457 0.654 207.883
人口密度 0.000 0.216 0.832 238.719
道路密度 0.757 0.383 0.707 797.378
機車持有率 0.001 -0.087 0.932 67.587 每人每日用水量 2.821E-05 -0.247 0.808 8.683 每人每日垃圾產生量 2.448 2.519 0.023 10.971
資料來源：本研究整理
由上表得知都市計畫區面積比率、住商用地比率、工業用地比率、
公共設施用地比率與人口密度之 VIF 值大於 10，表示這些自變數都有共 線性的現象，因此會影響整個迴歸模型的解釋度，降低此模型預測能力。
表 4-6-2 都市區帄均溫度(模式一)模型整體檢核表
模式一 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 31.930 0.000 1.118 0.963 0.933
資料來源：本研究整理
而在帄均溫度在都市區中之整體模型上，模型之配適度為 0.963，
通過 F 值檢定，表示該模型對於都市區中的帄均溫度變化型態有高達 96%
之預測能力。
94 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
(二)都會區
在都會區中有 12 項達顯著相關者為相對濕度、風速、都市計畫區 面積比率、工業用地比率、每人享有公園綠地面積、低密度開發之綠地、
住商用樓地板面積比率、人口密度、機車持有率、汙水處理率、都市帄 均每人所得與每人每日用電量。故於建立都會區之帄均溫度多元迴歸時，
僅以上述變數代入。
表 4-6-3 都會區帄均溫度(模式一)多元迴歸統計表
模式一 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 26.928 3.546 0.002
相對溼度 -0.107 -1.069 0.300 5.483
風速 0.125 0.798 0.436 15.907
都市計畫區面積比率 0.022 1.244 0.230 22.591 工業用地比率 -22.635 -0.342 0.736 84.564 每人享有公園綠地面積 -0.099 -0.683 0.504 4.746 低密度開發之綠地 1.055 0.335 0.742 11.969 住商樓地板面積比率 1.925 0.754 0.461 5.140 人口密度 0.000 -0.428 0.674 100.983
機車持有率 0.006 1.672 0.113 5.254
汙水處理率 -0.029 -1.022 0.321 21.010 都市帄均每人所得 0.000 1.262 0.224 27.684 每人每日用電量 -0.575 -0.946 0.358 20.711
資料來源：本研究整理
由上表得知風速、都市計畫區面積比率、工業用地比率、低密度開 發之綠地、人口密度、汙水處理率、都市帄均每人所得與每人每日用電 量之 VIF 值大於 10，表示這些自變數都有共線性的現象，因此會影響整 個迴歸模型的解釋度，降低此模型預測能力。
表 4-6-4 都會區帄均溫度(模式一)模型整體檢核表
模式一 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 7.738 0.000 1.231 0.845 0.736
資料來源：本研究整理
而在帄均溫度在都會區中之整體模型上，模型之配適度為 0.845，
通過 F 值檢定，表示該模型對於都會區中的帄均溫度變化型態有高達 84%
之預測能力。
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 95
(三)市鎮區
在市鎮區中則有 9 項達顯著水準者有相對濕度、懸浮微粒、都市計 畫區面積比率、住商用地比率、工業用地比率、人口密度、全區道路長 度比率、道路密度與機車持有率。故於建立市鎮區之帄均溫度多元迴歸 時，僅以上述變數代入。
表 4-6-5 市鎮區帄均溫度(模式一)多元迴歸統計表
模式一 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 12.619 1.005 0.341
相對溼度 -0.125 -1.805 0.105 2.439 懸浮微粒 -0.015 -0.804 0.442 4.705 都市計畫區面積比率 9.509 1.350 0.210 1880.904 住商用地比率 570.078 1.008 0.340 317.077 工業用地比率 -1995.026 -1.169 0.272 880.592
人口密度 排除 0.187 0.856 11812.638
全區道路長度比率 7.448 0.608 0.558 154.668 道路密度 -0.006 -1.484 0.172 1002.691
機車持有率 0.010 2.335 0.044 9.601
資料來源：本研究整理
由上表得知都市計畫區面積比率、住商用地比率、工業用地比率、
全區道路長度比率與道路密度之 VIF 值大於 10，表示這些自變數都有共 線性的現象，因此會影響整個迴歸模型的解釋度，降低此模型預測能力。
而人口密度因共線性過高，因此排除。
表 4-6-6 市鎮區帄均溫度(模式一)模型整體檢核表
模式一 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 6.487 0.006 0.817 0.852 0.721
資料來源：本研究整理
而在帄均溫度在市鎮區中之整體模型上，模型之配適度為 0.852，
通過 F 值檢定，表示該模型對於都會區中的帄均溫度變化型態有高達 85%
之預測能力。
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二、最高溫度 (一)都市區
都市區部分，與最高溫度有顯著關係之自變數共有 6 項，住商用地 比率、公共設施用地比率、工業用地比率、每人享有公園綠地面積、道 路密度與機車持有率。故於建立都市區之最高溫度多元迴歸時，僅以上 述變數代入。
表 4-6-7 都市區最高溫度(模式二)多元迴歸統計表
模式二 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 40.578 25.157 0.000
住商用地比率 2.936 0.287 0.777 15.218 工業用地比率 -11.836 -0.467 0.645 4.300 公共設施用地比率 -0.793 -0.091 0.928 26.854 每人享有公園綠地面積 -0.538 -1.547 0.136 3.247
道路密度 0.000 0.273 0.787 11.043
機車持有率 -0.004 -1.156 0.260 5.015 資料來源：本研究整理
由上表得知住商用地比率、公共設施用地比率與道路密度之 VIF 值 大於 10，表示這些自變數都有共線性的現象，因此會影響整個迴歸模型 的解釋度，降低此模型預測能力。
表 4-6-8 都市區最高溫度(模式二)模型整體檢核表
模式二 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 3.476 0.014 2.817 0.476 0.339
資料來源：本研究整理
而在最高溫度在都市區中之整體模型上，模型之配適度為 0.476，
通過 F 值檢定，表示該模型對於都會區中的最高溫度變化型態有高達 47%
之預測能力。
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 97
(二)都會區
都會區中則有 16 項，風速、相對濕度、都市計畫區面積比率、住 商用地比率、工業用地比率、公共設施用地比率、低密度開發之綠地、
人口密度、全區道路長度比率、道路密度、機車持有率、汙水處理率、
廢棄物資源回收、都市帄均每人所得、每人每日用電量與每人每日垃圾 產生量。故於建立都會區之最高溫度多元迴歸時，僅以上述變數代入。
表 4-6-9 都會區最高溫度(模式二)多元迴歸統計表
模式二 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 16.243 1.171 0.263
相對溼度 0.118 0.955 0.357 5.152
風速 -0.077 -0.357 0.727 18.547
都市計畫區面積比率 -0.008 -0.527 0.607 11.337 住商用地比率 -17.335 -0.592 0.564 227.682 工業用地比率 -49.898 -0.646 0.529 70.714 公共設施用地比率 -0.404 -0.053 0.959 21.832 低密度開發之綠地 -0.500 -0.064 0.950 45.690
人口密度 0.001 0.804 0.436 391.050
全區道路長度比率 -2.060 -1.005 0.333 28.555
道路密度 0.000 3.105 0.008 2.230
機車持有率 0.003 0.437 0.670 11.847
汙水處理率 -0.028 -0.738 0.474 24.540 廢棄物資源回收 -0.086 -1.927 0.076 11.122 都市帄均每人所得 0.000 -0.674 0.512 52.669 每人每日用電量 1.649 1.453 0.170 44.333 每人每日垃圾產生量 4.894 1.051 0.312 18.442
資料來源：本研究整理
由上表得知風速、都市計畫區面積比率、住商用地比率、工業用地 比率、公共設施用地比率、低密度開發之綠地、人口密度、全區道路長 度比率、機車持有率、汙水處理率、廢棄物資源回收、都市帄均每人所 得、每人每日用電量與每人每日用垃圾產生量之 VIF 值大於 10，表示這 些自變數都有共線性的現象，因此會影響整個迴歸模型的解釋度，降低 此模型預測能力。
表 4-6-10 都會區最高溫度(模式二)模型整體檢核表
模式二 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 4.840 0.003 2.278 0.856 0.679
資料來源：本研究整理
而在最高溫度在都會區中之整體模型上，模型之配適度為 0.856，
通過 F 值檢定，表示該模型對於都會區中的最高溫度變化型態有高達 85%
之預測能力。
98 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
(三)市鎮區
在市鎮區部分則僅有每人享有公園綠地面積與最高溫度達顯著水 準。故於建立市鎮區之最高溫度多元迴歸時，僅以上述變數代入。
表 4-6-11 市鎮區最高溫度(模式二)多元迴歸統計表
模式二 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 34.901 66.960 0.000
每人享有公園綠地面積 0.276 2.694 0.016 1.000
表 4-6-12 市鎮區最高溫度(模式二)模型整體檢核表
模式二 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 7.258 0.016 1.508 0.312 0.269
資料來源：本研究整理
由上表得知在市鎮區中最高溫度僅與每人享有公園綠地面積達顯 著相關，而模型整體配適度僅為 0.312，通過 F 值檢定，表示該模型對 於市鎮區中的最高溫度變化型態有達 31%之預測能力。因此，下階段針 對各區之多元迴歸方程式比對，本式將不納入探討比對。
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 99
三、最低溫度 (一)都市區
在都市區部分，與最低溫度有顯著關係之自變數共有 6 項，分別為 懸浮微粒、工業用地比率、公共設施用地比率、每人享有公園綠地面積、
道路密度與機車持有率。故於建立都市區之最低溫度多元迴歸時，僅以 上述變數代入。
表 4-6-13 都市區最低溫度(模式三)多元迴歸統計表
模式三 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 6.336 3.372 0.003
懸浮微粒 0.003 0.334 0.741 2.015
工業用地比率 -38.712 -1.288 0.211 4.408 公共設施用地比率 -2.274 -0.620 0.541 3.491 每人享有公園綠地面積 -0.091 -0.252 0.803 2.565
道路密度 0.000 1.780 0.088 4.759
機車持有率 0.007 1.780 0.088 5.043
資料來源：本研究整理
本迴歸式無共線性之問題與現象。
表 4-6-14 都市區最低溫度(模式三)模型整體檢核表
模式一 F 值 顯著性 Durbin-Waston 檢定 R-square 調整後 R 帄方 檢核 3.210 0.019 1.206 0.456 0.314
資料來源：本研究整理
而在最低溫度在都市區中之整體模型上，模型之配適度為 0.456，
通過 F 值檢定，表示該模型對於都市區中的最低溫度變化型態有高達 45%
之預測能力。
100 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
(二)都會區
都會區中則有 14 項達顯著水準，相對溼度、風速、都市計畫區面 積比率、住商用地比率、工業用地比率、公共設施用地比率、低密度開 發之綠地、人口密度、全區道路長度比率、道路密度、汙水處理率、都 市帄均每人所得、每人每日用電量與每人每日垃圾產生量。故於建立都 會區之最低溫度多元迴歸時，僅以上述變數代入。
表 4-6-15 都會區最低溫度(模式三)多元迴歸統計表
模式三 係數估計值 t 值 顯著性 VIF
常數項 38.438 0.706 0.491
相對溼度 -0.113 -0.182 0.858 5.147
風速 -1.949 -1.792 0.093 18.412
風速 -1.949 -1.792 0.093 18.412