中国农业气象 ›› 2021, Vol. 42 ›› Issue (09): 775-787.doi: 10.3969/j.issn.1000-6362.2021.09.005
基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建
胡小枫，王冬利，赵安周，刘宪锋，王金杰
- 1.河北工程大学矿业与测绘工程学院，邯郸 056038；2.邯郸市自然资源空间信息重点实验室，邯郸 056038；3. 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101；4. 陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安 710119
A Comprehensive Drought Evaluation Model in Beijing-Tianjin-Hebei Region Based on Deep Learning Algorithm
HU Xiao-feng, WANG Dong-li, ZHAO An-zhou, LIU Xian-feng, WANG Jin-jie
- 1. School of Mining and Geomatics, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China; 2. Key Laboratory of Natural Resources and Spatial Information, Handan 056038; 3. Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Science, Beijing 100101; 4. School of Geography and Tourism, Shaanxi Normal University, Xi,an 710119
摘要： 及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义，当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素，在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子，以主要产粮基地京津冀地区为例，基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）以及降水等多源数据，利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试；利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据，从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index，CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近，变化趋势基本一致，并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4，均通过了0.01水平的显著性检验。空间上，相较于SPEI，CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高，表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。