基于逐步多元線性回歸和隨機森林模型預測黃河流域極端氣溫事件

摘要： 全球變暖背景下，極端氣候事件頻發(fā)，且對黃河流域等地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展及人民生活造成嚴重危害。基于1961—2020年黃河流域80個站點的日氣溫數(shù)據(jù)提取了6個逐月極端氣溫指數(shù)(ETI)。利用多重共線性分析去除有相依性的環(huán)流指數(shù)，并考慮滯后性進行Pearson相關(guān)分析，篩選出各ETI的關(guān)鍵環(huán)流指數(shù)及最佳滯后時間；之后基于最佳滯后時間下的關(guān)鍵環(huán)流指數(shù)建立逐步多元線性回歸(SMLR)和隨機森...