基于随机森林的黄河源区土壤湿度降尺度研究

作     者：章雨晨 付晓雷 丁永建 蒋晓蕾 钟奇 ZHANG Yuchen;FU Xiaoei;DING Yongjian;JIANG Xiaoei;ZHONG Qi

作者机构：扬州大学水利科学与工程学院江苏扬州225009 水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室南京信息工程大学江苏南京210044 中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃兰州730020 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室甘肃兰州730000 

出 版 物：《水文》 (Journal of China Hydrology)

年 卷 期：2024年第44卷第3期

页      面：22-29页

学科分类：08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(42371021,52109036) 河海大学水灾害防御全国重点实验室“一带一路”水与可持续发展科技基金面上项目(2022491111,2021490611) 水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室开放基金(HYMED202203,HYMED202210) 干旱气象科学研究基金(IAM202119) 

主　　题：黄河源区 土壤湿度 降尺度 随机森林 SMAP SSM 

摘      要：土壤湿度作为全球水循环的重要变量,影响大气和地表水分交换。为获取高精度高空间分辨率的土壤湿度数据,以黄河源区为研究区域,基于9 km空间分辨率的SMAP(soil moisture active passive)遥感地表土壤湿度(SSM)和随机森林模型,结合地表反照率、叶面积指数、归一化植被指数、地表温度、高程、土壤质地数据建立降尺度模型,获取黄河源区1 km空间分辨率的地表土壤湿度,分析不同时期(冻期、融期)土壤湿度变化规律及降尺度模型的效果,探讨土壤湿度的空间分布特征。结果表明:(1)相较于站点观测资料,SMAP SSM在冻期高估了地表土壤湿度,在非冻期对土壤湿度高位数表现为低估。(2)降尺度后的土壤湿度数据(1 km×1 km)在精度上高于SMAP SSM。(3)在冻期,对划分冻融期的土壤湿度数据应用降尺度模型效果优于不划分冻融期的降尺度效果;而在非冻期,不划分冻融期应用降尺度模型效果更佳。(4)从土壤湿度空间分布上看,SMAP SSM与降尺度结果具有一致性,土壤湿度总体上呈现东高西低的特点。研究结果可为黄河源区土壤湿度时空变化研究提供理论依据,对源区水资源分布规律提供参考。