《表2 模型的具体设计方案》

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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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由于本文研究区较小，气象站点的数量较少，为了使模拟时的实测数据更多，模拟结果更加精确，挑选了2014年全年12 d数据质量较好，且比较有代表性的站点数据（相当于60个站点），结合这些天地表温度质量比较好的遥感数据，最终确定了53个站点数据，随机选取了30个站点，以这些天的数据为例，将这些天不同时间的8个地表温度数据分别与城市的Tmax（右）和Tmin（左）做相关性分析，研究地表温度与最低最高气温的相关关系，结果如图2所示。从图2可以看出，每天的Tmax和Tmin与不同时间获取的LST有不同的关系，Aqua卫星晚上所获取的地表温度与Tmin的相关性最高，这表明可以用晚上所获取的地表温度数据来估算Tmin；两个卫星白天所获取的地表温度与Tmax的相关性并不是最高的，Terra卫星前一天夜晚与Tmax的相关性最高，所以需要设计不同模型，选择最优的方法来估算气温。表2分别列出了依据相关分析设计的Tmax和Tmin的不同模型估算方案（S1～S8），S1方案具有与Tmax或Tmin相关性最高的LST，S2方案是在S1的基础上添加与Tmax或Tmin相关性第二高的LST。剩余的方案按相关顺序连续的添加LST，最后一个方案包含所有的LST数据。气温除了与地表温度有关之外，还与NDVI、太阳辐射、海拔、坡度和坡向有关系，所以，在每种方案中都包含这几个因子，这几个因子用α表示（表1）。设计好方案后，将不同方案输入到随机森林的模型进行估算。