湿地生态系统实际蒸散发数据驱动估算模型研究

利用Fluxnet2015全球通量塔观测数据集,研究了随机森林（RF）、梯度增强回归分析（GBR）、支持向量回归（SVR）和深度学习神经网络（DNN）预测湿地生态系统的实际蒸散发（Evaporation,ET）。通过对比研究,确定了预测实际蒸散发的最佳特征变量组合,包括短波辐射、净辐射、初级生产总值、气温、土壤温度、风速、降水、经度、纬度和时间。以此为模型输入,利用Fluxnet2015站点测试数据集和ERA5-Land再分析资料提供的输入特征,对比分析了不同模型的实际蒸散发估计精度,结果表明：以站点数据为输入,SVR算法精度相对较高,其R²可达0.896,RPE最小为31.5%;以ERA5-Land再分析资料为输入,除了GBR算法以外,其余3种方法R²高于0.820,RPE小于57%。另外,模型算法估计的ET精度要明显高于ERA5-Land再分析资料提供的ET产品。