首页|基于遥感数据和随机森林算法的黄土高原地区气温模拟及时空变化

基于遥感数据和随机森林算法的黄土高原地区气温模拟及时空变化

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
气温是影响区域热环境的重要表征和引起气候变化的关键因素,依靠少量气象站点的内插或者外推获得的空间连续分布的气温无法准确表示大区域气温的空间变化特征.本文利用遥感数据结合随机森林算法模拟了2003—2016年黄土高原地区长时空序列的气温数据,并分析了11个输入变量的重要性,验证了随机森林模型的性能.结果表明:使用随机森林算法结合遥感数据模拟得到的近地表气温的平均绝对误差为0.91℃,均方根误差为1.06℃,结果精度较高.根据模拟出来的近地表气温分析了黄土高原地区2003—2016年气温的时空变化特征及趋势,发现2003—2016年黄土高原大部分区域气温整体上呈现缓慢上升的趋势.结果表明使用遥感数据结合随机森林算法的气温模拟在黄土高原地区具有很好的适用性,对研究黄土高原地区的气温演变规律及水热变化具有重要意义.
Temperature Simulation and Temporal Variation Based on Remote Sensing Data and Random Forest Algorithm:A Case Study in the Loess Plateau Region,China

邢立亭、李净

展开 >

西北师范大学 地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070

MODIS 随机森林算法 近地表气温 黄土高原

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金

418610134176108341561016

2020

10.16089/j.cnki.1008-2786.000563

山地学报
中科院水利部成都山地灾害与环境研究所 中国地理学会

山地学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.275
ISSN：1008-2786
年,卷(期)：2020.38(6)
  • 2
  • 15