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申请/专利权人：中国水利水电科学研究院

摘要：本发明涉及一种优化蒸发胁迫指数的计算方法，包括：收集数据集；整理数据；计算研究区域多模式平均的实际蒸散发Eta；计算研究区域多模式平均的潜在蒸散发ETp；计算特征变量的Z分数；计算特征变量xi对蒸发胁迫的影响作用；计算特征变量xi对蒸发胁迫的相对影响作用βi；计算标准化的特征变量序列；计算融合多源遥感因子的蒸发胁迫指数MESI。本发明以准确描述区域蒸散发胁迫的受限情况为目标，利用多源遥感和再分析数据产品，计算区域多模式平均的ETa和ETp数据集作为可靠的评估对象数据集，准确计算区域水文、气象和植被等影响因素对区域实际蒸散发和潜在蒸散发的贡献，为干旱预警提供理论与技术支撑。

主权项：1.一种优化蒸发胁迫指数的计算方法，其特征在于：所述的方法包括如下步骤：步骤1，收集数据集：收集各地的公开的ETa和ETp数据集，以及研究区域的ETa和ETp数据集，所述的ETa和ETp数据集中的影响因素包括：温度LST、降水P、饱和水汽压差VPD；辐射因素包括：短波辐射SRAD、太阳净辐射SNSR；土壤湿度包括：表层土壤湿度SMS、根区土壤湿度SMR；植被因素包括：归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、叶面积指数LAI；步骤2，整理数据：对收集到的数据集进行整理，剔除数据集中的异常值，确定异常值剔除后的ETa和ETp数据集；步骤3，计算研究区域多模式平均的实际蒸散发ETa，计算公式如下： 式中：i为正整数；ETa为多模式平均的实际蒸散发数据集，ETai为第i个ETa数据集；n为参与多模式平均的ETa数据集的个数；步骤4，计算研究区域多模式平均的潜在蒸散发ETp，计算公式如下： 其中：ETp为多模式平均的潜在蒸散发数据集；ETpi为第i个ETp数据集；m为参与多模式并进的ETp数据集的个数；步骤5，计算特征变量的Z分数：分别以集合平均的ETa和ETp作为目标变量，利用基于随机森林模型的Boruta算法对众多的影响因素进行特征选择和Z分数的计算，Boruta算法训练随机森林模型分类的阴影特征数据集，并计算Z分数来评估每个特征的重要性，在每次迭代中，检查一个真实的特征是否比最佳阴影特征更重要，即Z分数是否高于最大阴影特征，并不断删除不重要的特征，最后，当所有特征都被确认或拒绝时，算法停止，产生经过特征选择后的特征变量和相应的Z分数数值；步骤6，计算特征变量xi对蒸发胁迫的影响作用：即ETa的Z分数和ETp的Z分数的比值Bi，计算公式为： 步骤7，计算特征变量xi对蒸发胁迫的相对影响作用βi，计算公式为： 步骤8，计算标准化的特征变量序列x′i： 其中：为：序列最大值；为：序列最小值；步骤9，计算融合多源遥感因子的蒸发胁迫指数MESI：即用特征变量xi对蒸发胁迫的相对影响作用βi乘以标准化后的特征变量序列 式中，k为被Boruta算法筛选后保留的变量个数。

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