Page 209 - 《高原气象》2022年第6期

第 41 卷 第 6 期 高 原 气 象 Vol. 41 No. 6
2022 年 12 月 PLATEAU METEOROLOGY December，2022

贾何佳，李谢辉，王磊，等，2022. 基于机器学习的西南地区遥感干旱监测与评估［J］. 高原气象，41（6）：1572-1582. JIA He‐
jia，LI Xiehui，WANG Lei，et al，2022. Remote Sensing Drought Monitoring and Assessment in Southwestern China based on Ma‐
chine Learning［J］. Plateau Meteorology，41（6）：1572-1582. DOI：10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2022. 00006.

基于机器学习的西南地区遥感干旱监测与评估

贾何佳 ，李谢辉 ，王 磊 ，薛雨婷 ，林会全 2
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（1. 成都信息工程大学大气科学学院，高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都 610225；
2. 奈曼旗大柳树国有治沙林场，内蒙古 通辽 028300）
摘要：由于干旱的复杂性和影响因素的多样性，对干旱的准确监测仍然面临许多问题，尤其是西南地区
的干旱日益频繁和加重，且形成和致灾过程有一定特殊性，而传统干旱监测方法已无法满足区域干旱监
测的要求，因此需要更为科学的监测方法和手段。由于机器学习可以将多种致灾因素综合考虑来建立
干旱监测综合模型，无疑为干旱监测提供了一种新的技术手段，因此本文利用 2010-2019年多源遥感数
据以及 1980-2019年气象站点数据，首先构建随机森林模型对西南地区的地表温度进行重建补充，然后
构建 XGBoost监测模型对西南地区的干旱进行了监测与评估验证。结果表明：（1）随机森林训练集、测
试集重建的陆地表面温度 LST 与站点观测值的相关系数均超过 0. 9，达到显著相关；LST 重建值与遥感
监测值空间分布类似，数值接近于气象站点观测值；（2）XGBoost模型训练集、测试集的监测值与站点标
准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evaportranspiraton Index，SPEI）计算值相关系数均超过
0. 86，相关关系显著；监测值与计算得到的 SPEI 值的干旱等级总体一致率超过 85%；（3）XGBoost 模型
监测值与气象干旱综合指数 MCI 值干旱等级总体一致率在 67. 88% 以上，较为一致；各月一致率均超
58%，其中9月一致率最高为75. 07%，2月一致率最低为58. 26%；（4）模型监测各个季节旱情与实际旱情
基本一致，能够较好地反映出西南地区的干旱空间分布及旱情。
关键词：多源遥感；随机森林；XGBoost；干旱监测；西南地区
文章编号：1000-0534（2022）06-1572-11 中图分类号：P429 文献标识码：A
DOI：10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2022. 00006

1 引言 正安等，2017；王映思等，2021）。且青藏高原、云
贵高原海拔高，站点少，对气象站的建设和气象数
气象灾害是全球人类所面临的一个共同挑战。
据的采集相对困难，传统干旱指数无法适用于整个
干旱作为常见的气象灾害，由于其持续时间长，影 西南区域，易对西南地区的干旱监测造成偏差。而
响范围广，易对人民生活和社会经济造成严重损 在全球变暖背景下，受自然和人类活动的双重影
失，历来都受到社会各界的极大关注（王林和陈 响，干旱情况日益严重（黄晚华等，2010；张强等，
文，2012）。中国西南地区占地广，包括四川、重 2011），因此建立精准、及时的西南干旱监测模型，
庆、西藏、云南和贵州五个省市区，易在孟加拉湾 对西南地区的防灾减灾和社会发展具有重要意义。
水汽、南支槽等影响下形成干旱，是重旱的高风险 目前干旱监测常用地面气象站点和卫星遥感
区，同时区域内海拔、人口、土地利用等差别大， 两类数据。地面站点数据是地面气象站实时观测
不同区域受到的干旱致灾因子影响复杂多样，造成 的数据，相对精度较高，但同时具有成本高、覆盖
干旱的成因与机制也各不相同（张强等，2020；钱 范围小和部分区域站点密度小等缺点；而遥感数据

收稿日期：2021⁃08⁃26；定稿日期：2022⁃01⁃19
资助项目：第二次青藏高原综合科学考察研究项目（2019QZKK0105）；四川省科技计划项目（2021YJ0025）
作者简介：贾何佳（1997-），男，汉族，四川达州人，硕士研究生，主要从事气象灾害遥感研究. E-mail：3186164474@qq.com
通信作者：李谢辉（1977-），女，汉族，新疆石河子人，副教授，主要从事气象灾害遥感和灾害风险评估研究
E-mail：lixiehui@cuit.edu.cn