[发明专利]一种分析蒸散发影响因子及建立多元回归模型的方法

说明书

本发明公开了一种分析蒸散发影响因子及建立多元回归模型的方法，收集流域气象资料、遥感资料、流域下垫面资料、人口资料、植被覆盖率资料等；基于覃志豪单窗算法反演地表温度，根据反演结果基于SEBAL模型估算流域瞬时蒸散发量；采用归一化植被指数划分流域特征，对流域进行分区；在流域分区的基础上，对所述流域的蒸散发量及其影响因子进行敏感性分析、相关性分析和t检验，筛选出能反映所述流域蒸散发特征的主要影响因子；对所述流域蒸散发量及其影响因子建立多元回归模型；采用AIC信息准则逐步调整构建的模型，直至得到最优多元回归模型。

技术领域

本发明涉及一种分析蒸散发影响因子及建立多元回归模型的方法，属于遥感应用技术领域。

背景技术

蒸散发(Evapotranspiration，ET)既是地表水热传输过程中的重要环节，同时也是水循环的关键成分之一。在全球能量平衡中，蒸散发所消耗的能量占地球表面净辐射能量的约60％，这个比例在干旱区更大,而能量的传输又通过蒸散发反作用于全球水循环过程，因此，蒸散发是水文水资源、气候、农业研究的重点。

国内外学者从气候、环境因子、地域性等多角度出发对蒸散发进行了探讨，从气象、环境的角度出发，影响蒸散发的气候、环境要素主要有净辐射、相对湿度、空气湿度、叶面积指数，从空间异质性的角度出发，影响要素主要有下垫面条件。蒸散发对各影响因子的敏感性存在差异。虽然国内外已有不少学者从时空尺度上对蒸散发及其影响因子的响应关系做出研究与讨论，但得出的结论并非完全一致，尤其是在对气象因子的敏感性进行排序时，这种差异性主要来源于土地覆盖类型，这表明，在研究蒸散发及其影响因子的响应关系时，气候、环境等变量的控制存在一定的片面性。因此，流域的不同分区，蒸散发影响因子的多元性、影响因子间的交互作用均存在差异，系统性针对不同流域分区对蒸散发及其影响因子的关系尚需进一步研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种充分考虑不同流域分区下，蒸散发及其影响因子的多元和交互关系的一种分析蒸散发影响因子及建立多元回归模型的方法。

本发明的技术方案是：

一种分析蒸散发影响因子及建立多元回归模型的方法，包括以下步骤：

步骤1，确定研究流域，收集所述研究流域内的气象资料、遥感资料、流域下垫面资料、人口资料和植被覆盖率资料并对所述气象资料、所述遥感资料、所述流域下垫面资料、所述人口资料和所述植被覆盖率资料进行预处理，所述气象资料、所述流域下垫面资料、所述人口资料和所述植被覆盖率资料均为逐日数据，所述遥感数据资料为瞬时数据；

步骤2，将步骤1预处理后的所述遥感资料按照所述研究流域进行裁剪，所述遥感资料用于所述研究流域地表温度的反演，基于SEBAL模型估算所述研究流域瞬时蒸散发量。将瞬时蒸散发估算结果进行日尺度时间扩展，得到所述研究流域的日蒸散发量，并收集所述研究流域蒸散发的影响因子；

步骤3，利用所述遥感资料中的近红外和红外数据计算NDVI(NormalizedDifference Vegetation Index，归一化植被指数)，基于NDVI与地表类型之间的关系，对所述研究流域进行分区；

步骤4，获取所述分区内所述蒸散发的影响因子，采用敏感性系数公式计算蒸散发量对所述影响因子的敏感系数，采用相关系数公式计算蒸散发量对所述影响因子的相关性，并对其相关性进行t检验。根据所述影响因子的所述敏感性系数、所述相关性系数和所述t检验结果筛选主要影响因子，借助R语言的lm函数对所述分区内蒸散发量及其所述主要影响因子建立多元回归模型，所述多元回归模型包括所述主要影像因子的交互关系。依据AIC信息准则(Akaike information criterion，最小信息准则)进行逐步筛选，结合所述AIC值和显著性检验结果建立最优多元回归模型。