13、环境数据的高级映射与机器学习建模

环境数据的高级映射与机器学习建模

在环境数据建模领域，温度和降水是两个重要的研究对象。利用机器学习和地质统计学方法，可以对这些数据进行有效的分析和预测。本文将详细介绍温度和降水建模的相关案例，探讨不同模型在不同气象条件下的应用。

温度建模

温度建模在不同时间尺度（小时、每日、每月）都有重要意义，需要正确选择相关的预测因子。这些因子可以从数字高程模型（DEM）中推导得出。

月平均气温预测映射

在月平均气温预测映射的案例中，气温与海拔高度之间的高线性相关性有助于模型训练。以 2005 年 8 月的气温数据为例，采用多层感知器（MLP）进行建模，隐藏层设置为 3 个神经元（3 - 3 - 1 结构），并使用线性 MLP 输出，以确保在海拔超过 3500 米的外推区域中，气温随海拔线性下降。

为了评估不同模型的性能，将 MLP 与其他空间预测模型进行了比较，包括反距离加权法（IDW）、普通克里金法（OK）、回归克里金法（RegrOK）和带外部漂移的克里金法（KED），以及支持向量回归（SVR）。比较结果以训练和验证均方根误差（RMSE）为指标，具体数据如下表所示：
| 方法 | 训练 RMSE | 验证 RMSE |
| — | — | — |
| KED | 0.51 | 0.39 |
| MLP | 0.41 | 0.46 |
| SVR | 0.45 | 0.43 |
| RegrOK | 0.57 | 0.48 |
| OK | 4.27 | 4.55 |
| IDW | 4.12 | 4.57 |

从验证 RMSE 可以看出，将海拔信息