【摘 要】
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蒸散量(Evapotranspiration)是植被及地面整体向大气输送的水汽总通量,它对评估一个地区的干湿状况以及植被的需水情况有十分重要的意义。本文针对蒸散量响应因素相关性这一
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蒸散量(Evapotranspiration)是植被及地面整体向大气输送的水汽总通量,它对评估一个地区的干湿状况以及植被的需水情况有十分重要的意义。本文针对蒸散量响应因素相关性这一问题展开研究,运用机器学习模型代替传统统计方法,设计实验探究蒸散量的响应因素重要性排行。潜热通量由蒸散量乘以水气化潜热常量获得,可间接表示蒸散量。所以本次实验需要对宁夏盐池县2012-2017年通量塔所测得的数据进行变量筛选、异常值剔除、归一化和标准化操作(针对部分算法),之后分别建立随机森林(Random forest,RF)、XGBoost、支持向量回归机(Support Vactor Regerssion,SVR)、以及神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)四个模型,选用决定系数(Coeffcient of determination,R2)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)作为评价系数,调节参数使得模型最优化。之后选择效果最优的模型进行响应因素相关性进行分析,结合相关系数法得到响应因素的相关性排行。最后按照每一年数据、每两年数据建模分析数据量大小对结果的影响,按照每天四个时段将数据分开分析数据间存在的联动关系。实验结果表明随机森林模型和XGBoost模型的决定系数均在0.84到0.85之间,数据的MAE分别7.3726和7.4799,MSE分别为279.2584和261.1653,三项指标均要优于其他两个模型。响应因素重要性评定过程中,上层光合有效辐射和净辐射的排行一直位居前二,二氧化碳通量、水汽压亏缺等7个指标的响应因素评分排行在不同情况下存在一定差异但均在11名之内(共22个指标),其他指标排行偏低且不定。按照数据量分析过程中,每两年数据分析结果与总体结果趋势相同,而每一年数据所得到的结果与总体结果存在差异。在分析数据间的联动关系过程中二氧化碳通量的排行随光照的增强而升高,并且在删除夜间数据的情况下空气温度的影响也显著提高。研究结论如下:(1)响应因素重要性在总体上符合光照因素大于温度因素大于光照因素。(2)响应因素重要性分析过程最少要选取两年的数据,否则对实验结果存在影响。(3)二氧化碳通量和空气温度这两个影响因子与光照条件存在一定联动关系。
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