【摘 要】
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干旱一直是全球面临的重大自然灾害之一,它具有持续时间长、影响范围广、灾害损失严重等主要特点。传统的干旱监测主要采用地面站点的气象数据进行空间插值计算干旱指数,并获得区域内的空间干旱分布图。传统干旱监测方法在小范围内监测精度较高,但仅适用于小范围的干旱监测。传统的气象干旱监测面临布置站点数量多、覆盖面小、工作量大等问题,难以实现大面积的动态干旱监测。随着遥感技术的迅速发展,为干旱监测提供一种大范围动
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFC1502405）“大范围旱灾风险综合防范技术”的子课题“大范围旱灾风险调控机理及综合防范机制”； 国家自然科学基金项目（批准号 51709071）“基于多源数据的东部季风区干旱频率空间分布与植被干旱响应研究”； 国家自然科学基金（51779067）“干旱的尺度特征研究及其应用”；
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干旱一直是全球面临的重大自然灾害之一,它具有持续时间长、影响范围广、灾害损失严重等主要特点。传统的干旱监测主要采用地面站点的气象数据进行空间插值计算干旱指数,并获得区域内的空间干旱分布图。传统干旱监测方法在小范围内监测精度较高,但仅适用于小范围的干旱监测。传统的气象干旱监测面临布置站点数量多、覆盖面小、工作量大等问题,难以实现大面积的动态干旱监测。随着遥感技术的迅速发展,为干旱监测提供一种大范围动态的监测方法,并有着较好的干旱监测的效果。状态指数和距平指数能在一定程度上反映出植被干旱情况。多源数据融合能够综合多种植被干旱相关指标信息。大量研究证明,机器学习方法有着很强的数据挖掘能力。基于机器学习方法挖掘遥感数据,用于监测干旱将会提高干旱的监测精度。为更精准的监测干旱,论文在详细阐述国内外干旱遥感监测的科学研究进展的基础上,论述了多种机器学习方法及干旱遥感监测方面模型的研究进展,构建距平多元线性回归模型对安徽省干旱动态监测开展研究,取得如下主要结论:（1）提出了将三元联系数减法集对势应用于遥感温度指标与土壤含水量指标的筛选,发现白天温度适于作为温度数据进行模型的构建,表层土壤含水量适于作为土壤含水量数据进行模型的构建。为提高干旱的监测效果,基于距平植被指数的计算原理,提出距平温度指数、距平降水指数、距平土壤含水量指数。为了选取遥感温度数据中的白天温度或夜间温度,同时为了选取土壤含水量中的剖面土壤含水量、根区土壤含水量或表层土壤含水量,基于三元联系数减法集对势方法,计算温度和土壤含水量的原数据、状态指数、距平指数三元减法集对势,确定参与模型构建的温度和土壤含水量等指标类别。结果表明:白天温度原数据、状态指数、距平指数三元联系数减法集对势为-0.098、0.509、-0.147,夜间温度原数据、状态指数、距平指数三元联系数减法集对势-0.032、0.492、-0.110。剖面土壤含水量原数据、状态指数、距平指数三元联系数减法集对势为0.197、0.241、0.329,根区土壤含水量原数据、状态指数、距平指数三元联系数减法集对势0.277、0.325、0.402,表层土壤含水量原数据、状态指数、距平指数三元联系数减法集对势0.282、0.359、0.474。相对于其他指标,白天温度和表层土壤含水量的距平指数与SPI1的Pearson相关系数最高。（2）开展了距平指数与状态指数构建干旱遥感监测融合模型的效果研究。将状态指数和距平指数分别与多元线性回归模型、分类回归树模型、随机森林模型融合可得:状态多元线性回归模型、状态分类回归树模型、状态随机森林模型,距平多元线性回归模型、距平分类回归树模型、距平随机森林模型。结果表明:状态指数融合模型与验证集SPI1栅格间的相关系数均值为0.849。距平指数与验证集SPI1栅格间的相关系数均值为0.880。从栅格相关系数值的角度分析,距平指数仅比状态指数结果稍好。将各个模型值进行等级划分,计算划分的等级与SPI1的等级情况进行效果比对。状态指数融合模型与验证集SPI1等级间的准确率均值为0.732。距平指数融合模型与验证集SPI1等级间的准确率均值为0.810。从各个模型与SPI1等级准确率角度分析,距平指数更为适合进行干旱遥感监测模型融合。（3）开展了距平指数与多种机器学习方法融合模型的效果研究。采用遥感温度指数、归一化植被指数、降水数据、土壤含水量数据的距平指数与多种机器学习模型融合,构建了距平多元线性回归模型、距平分类回归树模型、距平随机森林模型。其中,以距平温度指数、距平植被指数、距平降水指数、距平土壤含水量指数为模型的自变量,SPI1作为模型因变量,并以2001年-2010年作为模型的训练集、2011年-2014年作为模型的验证集。结果表明:距平多元线性回归模型、距平分类回归树模型、距平随机森林模型与验证集SPI1栅格相关系数均值分别为0.870、0.866、0.905;距平多元线性回归模型、距平分类回归树模型、距平随机森林模型与验证集SPI1等级准确率分别为0.821、0.804、0.804;将上述模型与2011年、2014年实际旱情的对比验证,发现三种融合模型均获得较好的干旱监测效果。将距平多元线性回归模型应用于安徽省2011年-2014年干旱监测中,实证结果说明距平多元线性回归模型的计算结果与实际旱情相符。在2011年-2014年间,无旱出现的频率最高,轻旱出现的频率较高,中旱偶有发生,重旱罕有发生,特旱从未发生,这与实际情况相符。本结论在监测干旱及其时空变化、发展方面具有应用价值。综上所述,将三元联系数减法集对势应用于遥感温度指标与土壤含水量指标的筛选,得出适用于建模的遥感温度和遥感土壤含水量指标类型,分别计算温度、植被、降水、土壤含水量的状态指数与距平指数。将状态指数与距平指数分别和多元线性回归模型、分类回归树模型、随机森林模型融合,并对融合模型进行干旱监测效果研究,发现距平多元线性回归模型监测效果最佳。本结论为精准监测干旱提供了理论依据,丰富了干旱监测模型,为决策者制定抗旱措施提供了技术支持。
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