《表3 模型的验证：基于MODIS和随机森林的兰州市日最高气温和最低气温估算》

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《基于MODIS和随机森林的兰州市日最高气温和最低气温估算》

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注:MAE为平均绝对误差；RMSE为均方根误差。加粗的S2和S6分别为最佳方案。

在最终确定的53个站点数据中选取了40个站点作为模型的训练数据，13个站点（第97、197 d和297 d站点数据）作为模型的验证数据，模型的验证结果如表3所示，模型的R2都超过了0.8，而设计的这些方案在输入变量数目达到一定的情况下，模型的R2就趋于稳定，甚至R2在达到最高值后会开始降低，随着进入更多的LST数据而降低，这是由于数据的冗余所导致的，模型会将多余的数据当做无效数据把其排出在外。在估算最高温度的模型中S6显示了最高的性能，模型的R2达到0.921，估算值与站点实测值之间的R2系数为0.733，平均绝对误差为1.344℃。平均绝对误差可以准确反映实际估算误差的大小，所以用平均绝对误差来评估方案。而在估算最低气温的模型中，S2显示了最高的性能，模型的R2为0.916，估算值与站点实测值之间的R2系数为0.816，平均绝对误差为1.218℃。