1. 黄冈市气象局
2. 湖北省气象信息与技术保障中心
3. 庆云县气象局
4. 浠水县气象局
5. 团风县气象局
Published:2026
移动端阅览
李国华, 李力, 胡玲, et al. 基于LightGBM-SHAP的气象因子协同驱动蒸发量非线性机制研究[J]. 2026, 44(5): 32-36+70.
DOI:
李国华, 李力, 胡玲, et al. 基于LightGBM-SHAP的气象因子协同驱动蒸发量非线性机制研究[J]. 2026, 44(5): 32-36+70. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251928.
为揭示黄冈地区蒸发量的驱动机制,选用黄冈10个国家基本气象站2020年1月1日00:00至2024年12月31日23:00逐小时气温、气压、湿度、风速、日照、降水、水汽压和蒸发量的自动观测数据,采用皮尔逊相关系数与热力图解析关键气象因子间的关联特征,并结合LightGBM与SHAP可解释性方法,揭示了多因子协同驱动蒸发量的非线性机制。研究表明,气温、日照和风速与蒸发量呈正相关,而相对湿度、降水和气压则呈负相关,各因子关系符合蒸发过程的物理机理。因子贡献方面,温度、相对湿度和风速构成主导影响集群,累计贡献率达71.58%
其中温度29.47%
相对湿度23.16%、风速18.95%;日照、气压和降水为次要影响因子;水汽压对蒸发量的影响可忽略。蒸发过程整体受“能量—动力—湿度”三元协同驱动,其中温度为主导能量来源,风速为关键动力因子,相对湿度为核心制约因子。各气象因子的影响均呈现显著非线性特征,并存在明确的作用阈值(相对湿度60%、气压1 000 hPa)。因子间存在关键交互效应,表现为日照与温度、风速的协同增益,降水量与水汽压的竞争抑制。为“温度—辐射主导蒸发、湿度—风速非线性调节”气象特征区域蒸发机制提供了研究参考与机理依据,同时验证了LightGBM-SHAP方法在解析复杂气象过程中交互作用的适用性,对区域水资源管理与农业节水实践具有参考意义。
纪国良,义崇政,马瑞,张力,仇红亚,费畅.顾及时空变化的流域降雨数据插补技术研究[J].水电能源科学,2025(12).
王立坤,刘灿均,韩笑宇,门宝辉.基于集对论的水环境累积风险综合评价[J].水电能源科学,2025(11).
孙文秀,吴文强,钱宝,周怀东,张剑楠,张易凡,董飞.长江干流p_(CO_2)、F_(CO_2)的时空分布及与环境因子的关系[J].水电能源科学,2025(09).
候宗民.基于LightGBM和SHAP模型的叶尔羌河流域大气环流对气象干旱的影响研究[J].水利科技与经济,2025(02).
李力,饶传新,周云祥,李俊,陈星,汪璠,徐海富.地基遥感垂直观测系统数据质量评估与产品融合分析[J].湖北大学学报(自然科学版),2024(06).
左大幸,臧传富,汪丽娜.1980—2019年珠江流域潜在蒸发量时空变化及其影响因素分析[J].人民珠江,2022(10).
余东昌,赵文芳,聂凯,张舸.基于LightGBM算法的能见度预测模型[J].计算机应用,2021(04).
刘洪波,菅浩然.气候和下垫面要素对泾河流域径流变化的影响[J].人民黄河,2021(01).
0
Views
203
下载量
CSCD
Publicity Resources
Related Articles
Related Author
Related Institution