基于DCCA的不透水面与温度的长程互相关性研究

论文摘要

以江西省寻乌县为研究靶区,运用随机森林算法(Random Forest,RF)提取了研究区不透水面的遥感信息,分析了不透水面与温度的长程互相关性,结果表明二者在F2(s)与s的双对数曲线存在三个无标度区间,且存在两个分界点,反映了二者之间的年代际长程相关性。研究结果以期为城市地表覆盖变化及其气候效应分析提供新的视角和思路。

论文目录

• 1 概述
• 2 研究区与数据处理
•   2.1 研究区概括
•   2.2 数据来源于处理
• 4 去趋势互相关性分析法 （DCCA）
• 5 研究结果
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘祖涵,周佐芳

关键词: 不透水面,长程互相关性,随机森林算法

来源: 甘肃科技 2019年07期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 气象学,环境科学与资源利用,自动化技术

单位: 南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,University of Cincinnati Department of Geography,南昌工程学院水利与生态工程学院

基金: 江西省教育厅科技项目(GJJ161097),鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室开放基金(PK2017002),江西省科技厅项目(20161BBF60061),2017年南昌工程学院大学生创新创业训练计划项目,江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室开放基金(2016WICSIP012)

分类号: TP181;X16;P423

页码: 61-63

总页数: 3

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