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题名一种基于多源数据的干旱事件监测方法
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作者
李菁
姜有山
沈澄
李聪
王珂清
戴竹君
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机构
南京市气象局
江苏省气候中心
南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室
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出处
《气象科学》
2025年第3期385-392,共8页
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基金
江苏省气象局青年基金资助项目(KQ202009)
江苏省气象局面上资助项目(KM202010,KM202207)。
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文摘
干旱对社会的经济发展有诸多不利影响,利用遥感技术及时掌握干旱发生及发展动态,对政府提高抗灾减灾能力有十分重要的意义。目前,多数干旱遥感研究利用的影响因素较为单一,缺乏对多源数据的融合应用。本文在评估微波遥感数据ESA CCI_SM(European Space Agency Climate Change Initiative Soil Moisture)产品质量的基础上,结合日蒸散发差指数(Daily Evapotranspiration Deficit Index,DEDI)及降水量数据,分别构建了多元线性回归模型和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Networks,RBFNN)模型,并将其与江苏省14个农业气象观测站的实测土壤湿度进行了对比评估。结果表明:ESA CCI_SM产品能在一定程度反映江苏土壤水分变化。在考虑多种干旱相关因素影响的情况下,多元线性回归模型及RBFNN模型对于监测土壤水分的准确率相较于ESA CCI_SM产品本身均有不同程度的提高。其中,RBFNN模型对于研究区的干旱监测更为敏感,干旱预警监测适用性更高。结合2019年夏秋连旱事件,研究进一步证明RBFNN模型能较为准确地反映出旱情的发生发展。以上结果表明,RBFNN模型可为旱灾的遥感监测提供一种新的方法。
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关键词
ESA
cci_sm
干旱
多元线性回归
RBFNN
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Keywords
ESA cci_sm
drought
multiple linear regression
RBFNN
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分类号
P426.616
[天文地球—大气科学及气象学]
P412
[天文地球—大气科学及气象学]
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