【摘 要】
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干旱是发生频率最高,造成社会、经济损失和生态破坏最严重、最广泛的自然灾害之一,因此对干旱进行可靠、有效的评估十分重要。本文以月平均降水、月平均温度、月最高温度、月最低温度、土壤湿度、蒸散发、NDVI、叶绿素荧光等作为解释变量,以基于SPI的干旱等级作为目标变量,采用随机森林算法,以2007—2012年的数据作为训练数据,以2013—2014年的数据作为预测数据,对全球11个气候区分别建立干旱等级评
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFA0601500),国家自然科学基金项目(42071040),中央高校基本科研业务费专项(2019B04714)。
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干旱是发生频率最高,造成社会、经济损失和生态破坏最严重、最广泛的自然灾害之一,因此对干旱进行可靠、有效的评估十分重要。本文以月平均降水、月平均温度、月最高温度、月最低温度、土壤湿度、蒸散发、NDVI、叶绿素荧光等作为解释变量,以基于SPI的干旱等级作为目标变量,采用随机森林算法,以2007—2012年的数据作为训练数据,以2013—2014年的数据作为预测数据,对全球11个气候区分别建立干旱等级评估模型。研究结论如下:SPI的时间尺度影响模型精度,在基于SPI1、SPI3、SPI6和SPI12划分的
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