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基于随机森林偏差校正的农业干旱遥感监测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以3个月尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI3指数)为因变量,采用融合多源遥感数据的随机森林(RF)算法构建淮河流域2001—2014年作物生长季(4—10月)的农业干旱监测模型,采用简单线性回归、偏差估算法、旋转残差法和最优角度残差旋转法4种方法进行模型结果校正,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)及干旱等级监测准确率对模型监测能力进行评估。选取最优校正方法,构建随机森林偏差校正干旱监测模型(Bias-correcting random forest drought condition,BRFDC),通过站点实测土壤相对湿度及干旱事件记录对模型干旱监测能力进行验证。结果表明:采用最优角度残差旋转法校正后,模型模拟精度指标R2和RMSE分别为0.897、0.874和0.335、0.362,优于其他校正方法;偏差估算法对各类干旱等级监测更为准确,尤其是对极端干旱的监测准确率最高,达到33.3%~50.0%,最终采用偏差估算法作为最优校正方法,构建BRFDC模型;相比SPEI3,BRFDC模型计算指数与大部分站点土壤相对湿度的相关性更加显著(P 0.01),适于农业干旱监测; BRFDC模型能够准确监测淮河流域2001年严重干旱事件的时空演变过程,并能有效识别极端旱情。该模型可为淮河流域农业抗旱工作的有效开展提供科学依据。 相似文献
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为探讨更加符合中小河流域防洪要求的预报方法,并提高洪水预报精度,以屯溪流域为例,结合中小河流实际洪水预报要求,采用以洪峰合格率和峰现时间合格率为主要约束的非等权重的参数率定方法(即目标函数中径流深、洪峰流量、峰现时间合格率和确定性系数的权重分别为(1:2:2:1)对新安江模型进行参数率定,并采用算术平均法耦合新安江模型... 相似文献
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沧谷5号是沧州市农林科学院以济8787为母本、农家种水2为父本,通过有性杂交,经过多年连续定向选择培育而成的夏谷新品种,2013年12月通过了国家谷子品种鉴定委员会鉴定(鉴定编号:国品鉴谷2014001)。并在第十届全国优质食用粟评选中被评为二级优质米。在国家区域试验中,2012~2013年区域试验平均产量4828.5 kg /hm2,较对照冀谷19增产4.56%;2013年国家夏谷品种生产试验中,平均产量4945.5 kg /hm2,较对照增产8.87%,居参试品种第1位。沧谷5号高产、稳产性好,抗病而且耐涝性突出。适宜在河北、山东和河南夏谷区春播或复播种植,也可在辽宁省中南部地区春播种植。 相似文献