一种优化蒸发胁迫指数的计算方法
摘要文本
本发明涉及一种优化蒸发胁迫指数的计算方法，包括：收集数据集；整理数据；计算研究区域多模式平均的实际蒸散发Eta；计算研究区域多模式平均的潜在蒸散发ETp；计算特征变量的Z分数；计算特征变量xi对蒸发胁迫的影响作用；计算特征变量xi对蒸发胁迫的相对影响作用βi；计算标准化的特征变量序列；计算融合多源遥感因子的蒸发胁迫指数MESI。本发明以准确描述区域蒸散发胁迫的受限情况为目标，利用多源遥感和再分析数据产品，计算区域多模式平均的ETa和ETp数据集作为可靠的评估对象数据集，准确计算区域水文、气象和植被等影响因素对区域实际蒸散发和潜在蒸散发的贡献，为干旱预警提供理论与技术支撑。
申请人信息
- 申请人:中国水利水电科学研究院
- 申请人地址:100048 北京市海淀区车公庄西路20号
- 发明人: 中国水利水电科学研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种优化蒸发胁迫指数的计算方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311376917.7 |
| 申请日 | 2023/10/23 |
| 公告号 | CN117473256A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 中国水利水电科学研究院 |
| 发明人 | 翟家齐; 刘源; 赵勇; 梁慧; 朱永楠; 汪勇; 刘宽; 李星; 王涛; 张龙龙 |
| 地址 | 北京市海淀区车公庄西路20号 |
专利主权项内容
1.一种优化蒸发胁迫指数的计算方法，其特征在于：所述的方法包括如下步骤：步骤1，收集数据集：收集各地的公开的ETa和ETp数据集，以及研究区域的ETa和ETp数据集，所述的ETa和ETp数据集中的影响因素包括：温度LST、降水P、饱和水汽压差VPD；辐射因素包括：短波辐射SRAD、太阳净辐射SNSR；土壤湿度包括：表层土壤湿度SMS、根区土壤湿度SMR；植被因素包括：归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、叶面积指数LAI；步骤2，整理数据：对收集到的数据集进行整理，剔除数据集中的异常值，确定异常值剔除后的ETa和ETp数据集；步骤3，计算研究区域多模式平均的实际蒸散发ETa，计算公式如下：式中：i为实际蒸散发的数据序列，为正整数；Eta为多模式平均的实际蒸散发数据集，ETa为第i个ETa数据集；n为参与多模式平均的ETa数据集的个数；i步骤4，计算研究区域多模式平均的潜在蒸散发ETp，计算公式如下：其中：j为潜在蒸散发的数据序列，为正整数；ETp为多模式平均的潜在蒸散发数据集；ETa为第j个ETa数据集；m为参与多模式并进的ETp数据集的个数；j步骤5，计算特征变量的Z分数：计算ETa的特征变量的Z分数和ETp的特征变量的Z分数/>计算方法为基于随机森林的Boruta算法，其中x、x表示输入的影响因素；ij步骤6，计算特征变量x、x对蒸发胁迫的影响作用：即ETa的Z分数和ETp的Z分数的比值B，计算公式为：iji步骤7，计算特征变量x对蒸发胁迫的相对影响作用β，计算公式为：ii步骤8，计算标准化的特征变量序列x′：i其中：为：序列最大值；/>为：序列最小值；步骤9，计算融合多源遥感因子的蒸发胁迫指数MESI：即用特征变量x对蒸发胁迫的相对影响作用β乘以标准化后的特征变量序列x′：iii式中，k为被Boruta算法筛选后保留的变量个数。。马 克 数 据 网