基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱

以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF（Bias-corrected random forest）,支持向量回归SVR（Support vector regression）和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。     

粮农组织举办首届世界IPM大会

粮农组织举办首届世界ＩＰＭ大会首次世界ＩＰＭ大会（ＧｌｏｂａｌＩＰＭＭｅｅｔｉｎｇ）于１９９３年８月３１日—９月３日在泰国的曼谷举行。来自拉丁美洲、非洲及亚洲３６个国家的代表及联合国计划开发署，世界银行、亚洲开发银行、澳大利亚、美国、荷兰等国家和有关...