基于随机森林降尺度的西安都市圈地表温度时空演变  

作　　者：王美 杨丽萍 王经宇 

机构地区：[1]长安大学土地工程学院,陕西西安710049 [2]长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710049

出　　处：《农业与技术》2025年第5期85-89,共5页Agriculture and Technology

基　　金：国家自然科学基金青年基金(项目编号:42001382)。

摘　　要：基于空间降尺度技术构建高质量、高时空分辨率的地表温度(Land Surface Temperature,LST)信息,对于开展精细尺度LST监测与评价意义重大。本文运用随机森林(Random Forest,RF)构建降尺度模型,生成长时间序列250m分辨率的LST数据,结合Sen’s斜率、Hurst指数及GIS空间分析方法,探讨西安都市圈2013—2022年LST的时空演变特征。结果表明:降尺度前后的LST影像在空间一致性和空间细节信息方面表现良好,降尺度效果的直接、间接评价中,R^(2)分别为0.78和0.9,RMSE分别为1.42K和0.73K;2013—2022年西安都市圈LST呈波动下降趋势,以秦岭为界,北高南低,自中心向四周递减;LST增加与减少的面积占比分别为52.57%、47.43%,Hurst指数均值为0.60,大于0.5的区域约占78.92%,LST变化的同向特征明显强于反向特征。LST未来以持续增加和持续减少为主,占比分别为42.64%、36.28%,反持续变化区域占比较小。

关 键 词：随机森林 空间降尺度 地表温度 西安都市圈 

分 类 号：S161[农业科学—农业气象学]