本文關(guān)鍵詞：基于非線性特征的干旱影響評(píng)估研究

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【摘要】：客觀地認(rèn)識(shí)干旱的非線性特征是干旱影響評(píng)估的關(guān)鍵,對(duì)制定抗旱減災(zāi)策略具有重要指導(dǎo)意義。以陜西省關(guān)中平原為研究區(qū)域,以核函數(shù)方法為非線性算法,基于核主成分分析方法(KPCA),將遙感反演的條件植被溫度指數(shù)(VTCI)映射到高維特征空間下對(duì)其進(jìn)行特征提取,并結(jié)合Copula函數(shù)構(gòu)建主成分間的聯(lián)合分布模型,確定2008—2013年冬小麥主要生育期的綜合VTCI;構(gòu)建綜合VTCI與冬小麥單產(chǎn)間的線性回歸模型,評(píng)估干旱對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的主成分分析方法(PCA),KPCA能有效地提取干旱的非線性特征,且降維效果更好。與PCA-Copula方法構(gòu)建的回歸模型相比,應(yīng)用KPCA-Copula方法所建綜合VTCI與單產(chǎn)間的回歸模型的擬合度明顯提高,決定系數(shù)達(dá)到0.608(p0.001),對(duì)應(yīng)模型的估測(cè)單產(chǎn)與實(shí)測(cè)單產(chǎn)之間的均方根誤差(RMSE)為298.1 kg/hm2,相比于PCA-Copula的結(jié)果降低了60.1 kg/hm2,且KPCA-Copula獲取的綜合VTCI更符合關(guān)中平原實(shí)際的干旱特征。這表明KPCA-Copula方法能夠較好地體現(xiàn)干旱的非線性特征,更加適用于干旱影響評(píng)估研究。
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;陜西省氣象局;
【關(guān)鍵詞】： 干旱影響評(píng)估 條件植被溫度指數(shù) 核主成分分析 非線性特征 Copula函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371390)
【分類號(hào)】：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

【相似文獻(xiàn)】

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9 王s，

本文編號(hào)：788257