《基于随机森林和MODIS遥感数据的G省气温估算实证研究》7700字

[7]，研究区内海拔最高的区域在祁连山区和甘南一带，也是年平均气温最低的区域；平均气温最高的地区是位于秦岭西部的陇南，此处是研究区内植被覆盖度较高的区域。2016年甘肃省春季（3—5月）平均气温最高是17.6701℃，最低气温为-8.88044℃。酒泉市靠近青海省的肃北一带和张掖市靠近青海省的肃南一带春季平均气温最低，武威市天祝藏族自治县一带和甘南藏族自治州靠近青藏高原一带春季平均气温偏低。甘肃北部靠近新疆维吾尔自治区的敦煌市一带和陇南靠近四川省一带的春季平均气温最高。甘肃中部兰州，定西，白银等地气温相较于温暖，在4～9℃之间浮动。夏季（6—8月）平均气温最高是25.0116℃，最低气温为-1.82655℃。夏季的平均气温与春季平均气温相比有很大的提高。甘南藏族自治州玛曲县一带和祁连山区等地夏季平均气温相较与其它地区偏低。甘肃省其它地区平均气温在夏季达到最高。秋季（9—11月）平均气温最高18.0244℃，最低气温为-8.27887℃。秋季的平均气温与夏季相比有所下降，尤其是甘肃省北部酒泉市、张掖市、金昌市和武威市等地降温较快。肃北和甘南藏族自治州靠近青海省一侧的区秋季气温相较与其它地区偏低，靠近四川省的陇南一带的温度依然较高。冬季（12—2月）平均气温最高10.2068℃，最低气温-10.756℃。甘肃省冬季全省都处于气温较低的状态，尤其是海拔相对较高的地区肃北甘南一带，但是纬度较低的陇南市一带气温相较于其它地区偏高。图5甘肃省春夏秋冬平均气温模拟图Fig.4Simulationmapofaveragetemperatureinspring,summer,autumnandwinterinGansuProvince结论本文采用随机森林方法与MODIS遥感数据产品提取出的地表温度和其他影响因子高程、归一化植被指数、坡向、坡度等相结合，使用2016年甘肃省气象站点实测数据训练和检验了随机森林模型。检验后得到R2系数为0.9818，，平均偏差达到0.664，平均绝对误差为1.35，均方根误差为1.668，模拟精度较好。本文最后利用随机森林模型模拟了甘肃省12个月的平均气温。通过研究得到以下结论。（1）随机森林有人工干预少，分类效果明显，运算效率高等优点。（2）利用MODIS地表气温数据与随机森林相结合的方法模拟地表气温与传统的气象站插值方法相比精度更高，获得的空间连续性更好。（3）利用MODIS地表气温数据和随机森林估算气温变量时还要考虑其它因素。在气温反演模型的输入参数中，MODIS地表温度数据对模型反演精度影响最大，其次是高程，在输出的2016年甘肃省全年的平均气温图（图3）与高程图（图1）相比，气温随着海拔的升高而降低。除此之外还有植被覆盖度NDVI的影响，陇南地区靠近四川省和陕西省交界地带，此处也是研究区纬度最低的地方，植被覆盖率全省最高，气温也是全省最高的地区。另外坡度，坡向对气温的模拟也有一定的影响，平坦地区的气温一般比山区的气温高。参考文献宋杰.中国秸秆利用的节能减排仿真:气候变化减缓[D].大连理工大学,2017.王澄海,董安祥,白清.甘肃省冬季月平均气温年际变化的旋转主成分分析[J].成都气象学院学报,1997(01):53-58.徐伟燕,孙睿,金志凤,胡波.基于MODIS数据的近地表气温估算[J].气象与环境科学,2015,38(01):1-6.祝善友,张桂欣.近地表气温遥感反演研究进展[J].地球科学进展,2011,26(07):724-730.曲培青,施润和,刘朝顺,等.基于MODIS地表参数产品和地理数据的近地层气温估算方法评价——以安徽省为例[J].国土资源遥感,2011(04):78-82白琳,徐永明,何苗,李宁.基于随机森林算法的近地表气温遥感反演研究[J].地球信息科学学报,2017,19(03):390-397.朱文博,朱连奇.50年来甘肃省气温变化趋势分析[J].河南大学学报(自然科学版),2017,47(06):631-639.张雷,王琳琳,张旭东,刘世荣,孙鹏森,王同立.随机森林算法基本思想及其在生态学中的应用——以云南松分布模拟为例[J].生态学报,2014,34(03):650-659.姚明煌.随机森林及其在遥感图像分类中的应用[D].华侨大学,2014.温松楠,李净.基于随机森林和MODIS产品的逐日太阳辐射估算[J].安徽农业科学,2020,48(02):6-9.邢立亭,李净,焦文慧.基于MODIS和随机森林的兰州市日最高气温和最低气温估算[J].干旱区研究,2020,37(03):689-695.齐述华,王军邦,张庆员等.利用MODIS遥感影像获取近地层气温的方法研究[J].遥感学报,2005(05):570-575.王丹.基于多源遥感数据的高分辨率太阳辐射模拟研究[D].西北师范大学,2018.海日古丽·纳麦提,玉素甫江·如素力,玛地尼亚提·地里夏提,等.天山中段近地表气温的遥感反演及时空分布特征[J].测绘科学,2020,262(04):93-100.韩秀珍，李三妹，窦芳丽．气象卫星遥感地表温度推算近地表气温方法研究〔J〕．气象学报，2012,70(5):1107-1118．徐永明,覃志豪,沈艳.基于MODIS数据的长江三角洲地区近地表气温遥感反演[J].农业工程学报,2011,27(9).齐述华,王军邦,张庆员,等.利用MODIS遥感影像获取近地层气温的方法研究[J].遥感学报,2005,9(5):570-575.方匡南,吴见彬,朱建平,等.随机森林方法研究综述[J].统计与信息论坛,2011,26(3):32-38.YooC,ImJ,ParkS,etal.EstimationofdailymaximumandminimumairtemperaturesinurbanlandscapesusingMODIStimeseriessatellitedata〔J〕.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2018,137:149-162.张丽文,黄敬峰,王秀珍.气温遥感估算方法研究综述[J].自然资源学报,2014,29(03):540-552.华俊玮,祝善友,张桂欣.基于随机森林算法的地表温度降尺度研究[J].国土资源遥感,2018,030(01):78-86.杨英宝,李小龙,潘鑫,等.一种基于随机森林的多因子遥感地表温度空间降尺度方法:,CN107748736A[P].2018.方书敏,秦将为,李永飞,等.基于GIS的甘肃省气温空间分布模式研究[J].兰州大学学报(自然科学版),2005,41(02):6-9.蒋友严,黄进.基于GIS技术的甘肃省气温空间分布特征[J].干旱气象,2013,31(01):206-211.马玉霞,张军,王式功,等.甘肃省1951-2010年气温变化分析[J].兰州大学学报(自然科学版),2013,00(06):794-798.马中华,张勃,张建香,等.近30年甘肃省气温时空变异分析[J].高原气象,2012,31(3):760-767.李占玲,徐宗学.甘肃省40年来气温和降水时空变化[J].应用气象学报,2009(01):102-107.邢立亭,李净.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[J].山地学报,2020,38(06):873-880.窦睿音,延军平,王鹏涛.全球变化背景下甘肃近半个世纪气温时空变化特征[J].干旱区研究,2015.刘娅菲,李雪梅.甘肃省近54年气温时空变化特征分析[J].兰州交通大学学报,2016,35(4):153-161.石光普,李富洲,陈少勇,等.甘肃省夏季气温异常变化的特征分析[J].干旱区资源与环境,2011,25(01):121-126.朱文博,朱连奇.50年来甘肃省气温变化趋势分析[J].河南大学学报:自然科学版,2017(06):631-639.白冰,孔令旺,王有恒,等.基于Morlet小波的甘肃省近50年气温变化分析[J].安徽农业科学,2013,00(17):7627-7628.IPCC.Summaryforpolicymakers.ClimateChange.ClimateChange2007:Impacts,AdaptationandVulnerability.ContributionofWorkingGroupIItothefourthassessmentreportoftheInt