第七届青年地学论坛

干旱是发生频率最高，造成社会、经济损失和生态破坏最严重、最广泛的自然灾害之一，因此对干旱进行可靠、有效的评估十分重要。本文以月平均降水、月平均温度、月最高温度、月最低温度、土壤湿度、蒸散发、NDVI、叶绿素荧光等作为解释变量，以基于SPI的干旱等级作为目标变量，采用随机森林算法，以2007—2012年的数据作为训练数据，以2013—2014年的数据作为预测数据，对全球11个气候区分别建立干旱等级评估模型。研究结论如下：SPI的时间尺度影响模型精度，在基于SPI1、SPI3、SPI6和SPI12划分的干旱等级的评估模型中，以基于SPI1的干旱等级为目标变量的模型的预测精度（60%~75%）较高，且模型能够捕捉到EM-DAT旱灾记录次数的90.91%、月份的78.47%，表明该模型对实际干旱事件具有良好的评估性能；干旱等级划分标准对模型的预测性能影响较小，可根据需求选择标准I（干旱/非干旱）或标准Ⅱ（重旱/非重旱）进行干旱评估；解释变量的相对重要性与SPI的时间尺度和气候差异等因素有关。降水对基于SPI1的干旱等级的重要性最大，随着SPI时间尺度的增加，降水的重要性逐渐减小，温度、土壤湿度、NDVI和ET的重要性逐渐增大。降水以外的其它变量的不同的气候区的重要性不同。在热带气候区、亚寒带气候区和苔原气候区，温度或蒸散发的影响较大；在干燥气候区，土壤湿度的影响较大；在温带气候区，仍以降水的相对重要性最大；在湿润大陆性气候区，植被对干旱的影响较大。

干旱评估,干旱等级,SPI,随机森林,气候分区,降水,气温,土壤湿度