基于多种机器学习模型的西北地区蒸散发模拟与趋势分析

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摘要  基于机器学习方法和多源数据构建高精度蒸散发（Evapotranspiration，ET）产品对研究气候变化背景下干旱、半干旱地区陆地水循环变化具有重要意义。本文利用西北地区12个草地通量站点与卫星遥感产品，基于随机森林、极端梯度提升、支持向量回归和人工神经网络4种机器学习方法构建ET估算模型，制作5 km分辨率ET产品，并分析ET的长期变化趋势。（剩余19662字）

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