基于随机森林和多源数据江西省降雨量空间反演研究.pdf
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1、第10 期2023年10 月文章编号:16 7 3-9 0 0 0(2 0 2 3)10-0 0 49-0 3陕西水利Shaanxi Water ResourcesNo.10October,2023基于随机森林和多源数据江西省降雨量空间反演研究杨承亮(南昌市水利规划设计院,江西南昌330 0 0 0)【摘要降雨是维系地表生物多样性、地表能量物质流动、可持续旱涝灾害管理中的关键因素,精细反演省域降雨量分布式信息具有重要意义。以江西省8 9 个气象站点2 0 2 0 年降雨资料、DEM和经纬度等环境变量为数据基础,采用随机森林(RF)算法拟合环境变量一一降雨量之间回归关系,进而反演了江西省降雨量空
2、间分布特征。结果表明:RF模型建模、验证的R为0.7 8、0.7 6,MAE为9 1.8 1mm、12 1.11mm,R MSE 为139.8 1mm、151.7 0 mm。反演结果显示,降雨量栅格面值域介于12 8 0 mm2340mm,并呈现自东北向西、北递减分布,降水量中心位于赣东鹰潭等地。该方法可为其他地区的降雨量空间反演研究提供有益借鉴。【关键词降雨量;随机森林算法;空间反演;环境变量中图分类号P426.6【文献标识码B随着气候变化和自然灾害频发,对降雨量准确空间反演变得愈发重要。江西作为南方立体农业核心区,其降雨量分布对水资源管理和灾害防控具有重要意义。然而,由于该省地形复杂、降雨
3、量具有明显的时空变化特征,传统的降雨量观测手段难以全面准确地获取其空间分布信息 2 。为此,许多研究者关注基于多源数据和机器学习算法的降雨量空间反演研究。其中,随机森林(RF)作为一种强大的非参数机器学习方法,已经在许多领域展现出了良好的预测能力 3-4。通过结合多源数据,如气象站点观测数据、卫星遥感数据以及地理信息系统数据,可以获得更丰富的降雨量信息,提高空间反演的准确性 5。因此,本研究以江西省为研究对象,旨在利用RF算法和多源数据,实现对省域降雨量空间反演,为区域水资源管理、气象灾害预警等提供科学依据。1研究区概况如图1所示,江西省位于中国中东部、鄱阳湖南侧、武夷山北麓,总面积16.7
4、万km。区域地形自东、南、西向中北部倾斜,海拔介于0 2 16 0 m,形成环鄱阳湖平原、江南丘陵、幕府山地、武夷山系等折叠地貌,境内有长江赣江自南向北通过,具有径流量大、汛期长特点。2数据来源与研究方法2.1数据资料本研究中的降雨量数据从气象科学数据中心(https:/ 0 2 0 年8 9 个气象站日降雨资料。该数据经0.1mm精度的质量控制,具有良好应用性。为实现对省域降水量进行空间反演,选择地理空间数据云(http:/)平台提供的STRMDEM数据作为辅助,其空间分辨率为9 0 m,可精确反映局部地形变异;另外还基于DEM数据提取了坡度和坡向信息。为反映降雨量经纬度地带性特征,以获取的
5、DEM数据为基础,先通过ArcGIS10.8平台中的ratertopoint工具将DEM栅格转成成空间点数据,然后利用属性表中Calculategeometry工具计算每一格点的经度和纬度,再通过pointtoraster模块生成区域栅格式经、纬度信息。将全部栅格数据利用cubic方法重采样成50 0 m分辨率,用作空间反演辅助变量集。114E115E116E117E118E119ENN.08人N.6N.82N.87N.L2160N.90雨量站5150km01130E114E1115E116E117E图1江西省地形特征和气象站点分布2.2随机森林方法随机森林RF是基于Boostrap抽样和ba
6、gging 理论的一种河流N.收稿日期2 0 2 3-0 5-2 9【作者简介杨承亮(19 9 4),男,江西德安人,助理工程师,主要从事水文与水资源工作。49第10 期2023年10 月组合器算法,它由许多决策树或回归树组成,每棵树依赖于独立采样的随机向量的值,并且数据中所有树的分布相同。在RF建模中使用boostrap采样允许袋外数据用于估计一般误差,预测结果是所有聚合预测的平均输出 0。RF建模需要两个用户定义的参数:用于生长每棵树的变量数量(mtry)、林中树数量(ntree)。m t r y 参数确定每棵树的强度和树之间的相关性,增加mtry还会增加每棵树的强度和树之间的相关性。RF
7、模型性能通过增加树木强度和降低树木之间的相关性而得到改善。2.3降雨量空间反演精度评价RF机器学习作为数据驱动模型对数据结构具有一定敏感性,将8 9 个样本点按照7:3的比例随机划分成训练集(6 2个)和验证集(2 7 个),分别执行模型训练、独立验证。对于训练集、测试集,应用十折交叉验证方法计算模型的决定系数(R)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)来评估模型预测能力和空间反演精度。R=NRMSE=N11MAE=Nly-ypl式中:yp、y。为预测值与实际值;p、。为预测与实测序列的平均值;r为实测值与预测值之间皮尔逊相关系数;V,、V。分别为预测值、实际值的方差。3结果与分析3
8、.1站点降水量统计特征江西省2 0 2 0 年8 9 个标准气象站点观测的降雨量统计特征见表1。年降雨量最小值出现在彭泽站,仅为12 8 5.6 1mm最大值为资溪站的2 340.46 mm,两者相差10 54.8 6 mm;统计平均值为17 9 9.53mm,中值为18 34.8 3mm,单样本KS检验显示其呈偏态分布。全部样带数据的离差系数为16.6 0%,表明全省降水量呈中度异质性。表1江西省站点降水量统计特征(n=89)最大值最小值平均值中值标准差离差系数实际2340.461285.61 1799.531834.83298.7log变换3.37为深人认识站点降雨资料空间变异特征,使用A
9、rcGIS10.8Geostatistical analysisWizard kriging工具得到其半方差函数Semivariance结构图,其结果见图2。由图2 可知,区域降雨量空间分布符合高斯(Gau)模型,块金值为0.35,偏基台值Partial Sill为2.2 3,块基比(Nugget/Sill)为13.56%,具有强烈空间自相关性(2 5%Nugget/Sill75%),其空间自相关范围为6 0 0 km。这表明,研究区不同空间位置上降水量具有一定相关性,局域降水量存在互相影响。:50.陕西水利Shaanxi WaterResources图2 江西省站点降水量Semivarian
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