基于综合干旱数据库与随机森林算法的草地干旱监测模型构建

摘要

干旱是草地主要的自然灾害之一,建立有效的草地干旱监测模型,具有重要的现实意义。传统的干旱监测基于单一的气象或遥感数据,无法全面地刻画复杂的干旱事件。而已有的综合干旱监测模型多依赖于标准化降水蒸散指数(SPEI)等传统气象指标,传统气象指标的计算较为复杂,且对农业干旱的表征能力有限,因此应考虑应用更可靠稳定的数据源构建草地干旱监测模型。目前已形成一些耦合气候指标、水文指数和遥感信息来描述干旱过程的监测模型,如美国干旱监测系统USDM。以USDM干旱类别为先验干旱知识,采用随机森林方法,构建耦合多源遥感和气象数据的草地综合干旱监测模型,并考虑气候和地理条件的适用性在内蒙古草地区进行适用性验证。模型相较USDM具有1 km尺度更高的空间分辨率,在区域尺度上具有更优的监测能力;在内蒙古地区的验证结果表明,相较于单变量干旱指标,模型与土壤墒情具有更高的相关性,且能够以较高的时间分辨率监测出草地干旱的时空演变情况。