都市區、都會區與市鎮區多元迴歸方程式

本研究中建立預測溫度變化之方程式，主要藉由相關分析達顯著相關者則選入依 據。而在線性與曲線估計迴歸中僅能看出單一變數因子對於應變的影響力。因此透過建 立多元迴歸分析，預測在各變數因子的交互影響下，對於應變數影響力最大的為何。

整理並比較在不同溫度變化下各區對於溫度預測能力之差異性，其表中之自變數 定義請參考表 3-3-3 變數因子定義說明表。

一、都市區之多元迴歸方程式

從都市區的預測溫度變化之方程式比對下，整體預測能力而言，以預測帄均溫 度之方程式最高，達 96.3%。發現工業用地比率( )、公共設施用地( )與每人享 有公園綠地面積( )為對於四種模式溫度變化下都有影響力；懸浮微粒( )與住 商用地比率( )僅在最低溫度下沒有出現；機車持有率( )僅在帄均溫度沒有出 現。

由此可說明，除了共同的影響變數外，扣除後的就是造成溫度變化的主要因素，

在帄均溫度下為日照時數、都市計畫區面積比率、河川面積比率與每人每日用水量。

其中又以河川面積比率影響最大。在最高溫度下，都為共同的變數，又以工業用地 比率影響最大。在最低溫度與最大溫差下，都為共同的變數，影響最大的也是工業 用地比率，可以說明影響最高溫度、最低溫度與最大溫差變化的共同主要因素為工 業用地比率。

表 5-6-1 都市區於不同溫度變化下之多元迴歸模型比較

模式 多元迴歸方程式模型 預測能力

帄均溫度

96.3%

最高溫度

47.6%

最低溫度 45.6%

最大溫差

69.0%

資料來源：本研究整理

174 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、都會區之多元迴歸方程式

從都會區的預測溫度變化之方程式比對下，整體預測能力而言，以預測最高溫 度之方程式最高，達 85.6%。發現相對濕度( )、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( )、汙水處理率( )與每人每日 用電量( _�)對於四種模式溫度變化下都有影響力，其中有以工業用地比率影響最 大；住商用地比率( )、公共設施用地比( )、人口密度( )與全區道路長度比 率( )僅在帄均溫度下沒有出現；機車持有率( )僅在最低溫度沒有出現。

在帄均溫度模式下，每人享有公園綠地面積與住商樓地板面積比率為共同變數 以外之因子。而最高溫度與最大溫差所選入之變數因子都一致，表示都會區最高溫 度與最大溫度有較大的關聯影響，而與最低溫度之預測方程式相比對之下，機車持 有率造成最高溫度的形成，廢棄物資源回收率則為減緩之因素。

表 5-6-2 都會區於不同溫度變化下之多元迴歸模型比較

模式 多元迴歸方程式模型 預測能力

帄均溫度

84.5%

最高溫度

85.6%

最低溫度

62.7%

最大溫差

66.6%

資料來源：本研究整理

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 175

三、市鎮區多元迴歸方程式

從市鎮區的預測溫度變化之方程式比對下，整體預測能力而言，以預測帄均溫 度之方程式最高，達 85.2%。而最高溫度之預測方程式僅有一個變數因子選入，故 暫不納入探討。由四種模式下之方程式可發現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( )、道路密度( )與機車持 有率( )對於四種模式溫度變化下都有影響力，其中有以工業用地比率影響帄均 溫度最大、最低溫度與最高溫度最大。

由此可說明，在帄均溫度中以相對溼度與風速為影響因素，於市鎮區中僅由帄 均溫度受自然因子影響較為直接且顯著的變數。而在市鎮區中最能解讀最高溫度則 為每人享有公園綠地面積。最低溫度與最大溫差的預測方程式選入變數皆一致，表 示在市鎮區中最低溫度與最大溫差有較大之關聯性。而其影響最大的為住商用地比 率與工業用地比率，而其呈現為相反的變動關係。

表 5-6-3 市鎮區於不同溫度變化下之多元迴歸模型比較

模式 多元迴歸方程式模型 預測能力

帄均溫度

85.2%

最高溫度 31.2%

最低溫度

76.9%

最大溫差

69.7%

資料來源：本研究整理

176 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