Page 214 - 《水资源与水工程学报》2024年第6期
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            4Ehnol´         [24] 。ô]¯´ŽüEÎ、 ÊX               LAI) b§€Âõlvs(fractionofabsorbedpho
            úEÎ、 ½˜EÎ、 eÄEÎ、 ŽKEÎ、 I¿§Þ&                       tosyntheticallyactiveradiation ,FPAR); eÄEί
            üEÎNIÎEÎ4 7 31÷Ò»Ÿ8vä。                            ø“eÄK·=>vs(SMCI); ŽKEίø“Ž
                 ŽüEίø“I¿Žü(landsurfacetemper                K=>vs(PCI)、 îÛüäº®ŽKÊXúv
            ature,LST) bŽü=>vs(temperaturecondition            s(SPEI1) b É Û ü  ä º ® Ž K Ê X ú v s
            index,TCI); ÊXúEίø“ MOD16A2R™.                    (SPEI3), ¤. SPEI 6uÅ´Æð4           [25] BC.
            Ê X ú (evapotranspiration,ET) l ’ ì Ê X ú         6u1},  Ë6uMoÕìFli; I¿§Þ&
            (potentialevapotranspiration,PET); ½˜Eίø          üEίø‡I¿§Þ(&ü(relativehumidity,
            “ MOD13A3 R™GX®½˜vs(NDVI)、 ½˜                     RH); IÎEίøstÄoš› (DEM)。¤.
            => v s (vegetationconditionindex,VCI) Ø N          TCI、VCI、SMCI b PCI 4 4 3vä6u‚–b|
            MOD15A2 R™.w÷dvs (leafareaindex,                  Àa¿ 1。

                                                   d 1  ­Šú|XYtë
              Ò»vs                     6u‚–                                       D¶¢
                                                                LST ‡ïÆÁI¿Žü,℃;LST b LST ·¸‡
                TCI     TCI=(LST max -LST)/(LST max -LST )                                  max     min
                                                     min
                                                                ïÆÁ;2 LST —j£b—Ö£,℃
                                                                NDVI ‡ïÆÁ½˜vs;NDVI b NDVI ·¸‡
                                                                                                    min
                                                                                            max
                VCI     VCI=(NDVI-NDVI )/(NDVI -NDVI )
                                                 max
                                        min
                                                         min
                                                                ïÆÁ;2 NDVI —j£b—Ö£
                                                                SM‡ïÆÁeÄ(&ü;SM           max b SM min ·¸‡
               SMCI     SMCI=(SM -SM )/(SM   max  -SM )
                                      min
                                                    min
                                                                ïÆÁ;2eÄ&ü—j£b—Ö£,%
                                                                Pr ‡ïÆÁŽKß;Pr b Pr ·¸‡ïÆÁ
                PCI     PCI=(Pr-Pr )/(Pr -Pr )                                        max   min
                                    min
                                                min
                                          max
                                                                ;2ŽKߗj£b—Ö£,mm
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                 (1) ÙAU。ÙAU} RFAj;3ÇI                       ›, ¤½Wî6j 3 åm¯: 4Óå、 lZåb4a
            Em¯~¯š›, ÇØyÆ´×·ÙbëG                      [26] 。  å。\3­kx[shdx( VPs) YìX3
            é1}-.Žyìפ./o(Æ‘, œÞ                            lZå., ˜Qdx¬ RBFNNol‡ MLPNN½
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                                      [29]
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            Edx(mtry) bëGE(ntree) 3sAÞFŽ®                     —Ž!ð÷, ؗÖ53ëG./s9~, G̨Ä
            ¼s, L9ÕyD>·ÿ¯ø(Ž£。                             u}‘ü     [34] 。¤*äì׬„¢©µbŽ–—Í
                 (2) ìé'‡sVPmW。RBFNNAXš?                       Kð, Øy$a®v®Rá。˜Xv®©µbyí
            “?nVPmW,  €ûj`·RkláP, J´                          ŒAj./©µb´×+„õnoR¯<
            ×ÄÂ,š1}        [30] 。l RBFNN(Ô, ­édeV              )ryW¯      [35] 。욛W,., € 2 37Y¼s
            PmW(backpropagationneuralnetwork,BPNN) &           ÞFG¸7T: +¼s g( œJ¿v‡ gamma) bŽ
            -‘OëØ, ½WHØúŸ。EF, Å´ RBFNN{                        çs C。¤., +¼s g ½Ã‘š›./bâ8
                                                 [31]
            _``·Rç1f=AXšýL¯°                       。ÇØ        ‘ü, Žçs CjÖ½ÃÇQš›\§oü。
            Q¢ RBFNN‡;å±,VPmW (multilayer                    ]¯øŽçs C=10 Æ, š›—PQ。
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