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基于XGBoost融合多维度时空数据的干旱遥感建模及应用研究
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作者 晏红波 梁雨豪 +2 位作者 卢献健 王佳华 吴思怡 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1531-1546,共16页
西南地区是我国重要的生态环境保护区,复杂的气候与地理条件导致干旱事件频繁发生,准确掌握干旱的空间分布情况及变化趋势对保护西南地区生态环境具有重要意义。本研究基于极端梯度提升算法,利用表征多维度特征变量的遥感干旱指标,构建... 西南地区是我国重要的生态环境保护区,复杂的气候与地理条件导致干旱事件频繁发生,准确掌握干旱的空间分布情况及变化趋势对保护西南地区生态环境具有重要意义。本研究基于极端梯度提升算法,利用表征多维度特征变量的遥感干旱指标,构建了一种考虑植被状态、地表状态、气候状态及环境因素的干旱遥感监测模型(eXtreme Gradient Boosting Drought Monitor,XGBDM)。利用该模型对西南地区2001—2020年干旱情况进行监测,选取典型干旱事件与土壤墒情数据对模型精度进行评价,并结合Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数、重心迁移模型,揭示了西南地区干旱时空演变特征、未来变化趋势及干旱重心迁移情况。结果表明:①在不同季节中,XGBDM模型均能准确监测西南地区干旱事件,模型精度指标R^(2)为0.816~0.897,MAE为0.200~0.283,RMSE为0.296~0.424,模型与土壤墒情相关性为-0.60~0.86。相比于站点SPEI-3监测方法,XGBDM模型监测结果与土壤墒情相关性更高,且更能准确反映旱情的空间分布细节特征;②时间上,2001—2020年西南地区XGBDM年均值整体呈波动下降趋势,表明干旱情况呈加重趋势,其中春季和夏季干旱呈加重趋势,秋季和冬季干旱呈减轻趋势。空间上,西南地区XGBDM值变化斜率在春季和夏季呈“北高南低”的空间分布格局,在秋季和冬季呈“南高北低”的空间分布格局,其中不同季节干旱呈加重趋势的面积占比分别为春季69.17%、夏季76.02%、秋季34.43%、冬季47.5%;③西南地区XGBDM值整体呈弱反持续性变化,春季、夏季以及冬季未来旱情以减轻为主,旱情由加重转为减轻的区域面积在不同季节占比为28.44%~63.82%。旱情持续加重面积在春季最高,占比为17.97%,持续减轻情况在冬季占比最高,为15.92%;④2001—2020年干旱重心主要分布于研究区中部,呈西北至东南的分布格局,未来干 展开更多
关键词 西南地区 spei-3 干旱 遥感监测 XGBoost 时空变化 重心迁移模型 土壤墒情
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