基于非线性特征的干旱影响评估研究

发布时间：2017-09-04 00:24

  本文关键词：基于非线性特征的干旱影响评估研究

  更多相关文章： 干旱影响评估 条件植被温度指数 核主成分分析 非线性特征 Copula函数

【摘要】：客观地认识干旱的非线性特征是干旱影响评估的关键,对制定抗旱减灾策略具有重要指导意义。以陕西省关中平原为研究区域,以核函数方法为非线性算法,基于核主成分分析方法(KPCA),将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)映射到高维特征空间下对其进行特征提取,并结合Copula函数构建主成分间的联合分布模型,确定2008—2013年冬小麦主要生育期的综合VTCI;构建综合VTCI与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对冬小麦产量的影响。结果表明,相比于传统的主成分分析方法(PCA),KPCA能有效地提取干旱的非线性特征,且降维效果更好。与PCA-Copula方法构建的回归模型相比,应用KPCA-Copula方法所建综合VTCI与单产间的回归模型的拟合度明显提高,决定系数达到0.608(p0.001),对应模型的估测单产与实测单产之间的均方根误差(RMSE)为298.1 kg/hm2,相比于PCA-Copula的结果降低了60.1 kg/hm2,且KPCA-Copula获取的综合VTCI更符合关中平原实际的干旱特征。这表明KPCA-Copula方法能够较好地体现干旱的非线性特征,更加适用于干旱影响评估研究。
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;陕西省气象局;
【关键词】： 干旱影响评估 条件植被温度指数 核主成分分析 非线性特征 Copula函数
【基金】：国家自然科学基金项目(41371390)
【分类号】：S423;S512.11
【正文快照】： was about 60.1 kg/hm2lower than the RMSE by using PCA-Copula method.The comprehensive VTCIswith KPCA-Copula method were more in line with actual drought characteristics of Guanzhong Plain.These results indicated that the KPCA-Copula method could well ref

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9 王s，

本文编号：788257