✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。
（1）积雪分布模型的建立与参数优化 本研究利用多源卫星遥感积雪观测资料，建立了次网格积雪分布模型，并通过参数优化提高了模型的模拟精度。在模型参数k值取0.0028时，次网格积雪分布模拟精度最高，整体精度达到70.36%，Kappa系数为0.5262。在模型验证中，使用TM、CHRIS、EO-1等多源遥感影像的积雪二值图，验证结果表明整体精度平均值为70.96%，Kappa系数平均值为0.5346，坡向RMSE的平均值为3.8794°，坡向正弦值RMSE的平均值为0.3862，坡向平均误差为22.7183°。这些结果表明，次网格积雪分布模型具有较高的模拟精度，能够有效地用于次网格积雪分布的模拟研究。
（2）遥感积雪面积数据在积雪水文模型中的应用 应用遥感积雪面积监测数据可以显著提高积雪水文模型对雪水当量的模拟精度。在八宝河流域，通过粒子群优化算法确定了积雪水文模型的16个参数，并比较了加入遥感积雪面积数据前后积雪水文模型对雪水当量的模拟精度。结果表明，加入遥感数据后，2008年5-6月垭口站雪水当量的Nash系数从0.5916提高到0.6128，11个样方点雪水当量的决定系数R2从0.1040提高到0.4819。此外，结合遥感积雪面积监测数据，能够提高积雪水文模型对积雪面积覆盖率的模拟精度，全年R2平均值从0.4429提高到0.5467，融雪季R2平均值从0.5790提高到0.6181。
（3）积雪水文模型对径流量模拟精度的提高 应用遥感积雪面积数据还可以提高积雪水文模型对径流量的模拟精度，对改进积雪水文模型的模拟效果具有重要作用。在八宝河流域，加入遥感积雪面积数据前后，Nash系数平均值从0.3869提高到0.6111，体积差Dv平均值从12.08%降低到9.77%。这些结果表明，遥感积雪面积数据的加入显著提高了积雪水文模型对径流量的模拟精度。
（4）积雪水文模型在玛纳斯河流域的应用验证 在玛纳斯河流域，本研究建立的积雪水文模型对雪水当量和径流量的模拟精度较高，能够用于玛纳斯河流域的融雪模拟研究。2012年旱卡子站雪水当量的模拟精度较高，Nash系数达到0.8334；2008-2012年径流量模拟效果较好，Nash系数的平均值达到0.8113，体积差Dv的平均值为10.99%。这些结果验证了模型在不同流域的适用性和准确性。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 假设我们有一组遥感积雪数据和对应的水文站数据
# 遥感数据包括：雪水当量、积雪面积、温度等
# 水文站数据包括：实际径流量
# 加载数据
data = pd.read_csv('snow_hydrology_data.csv')
# 特征和标签
X = data[['snow_water_equivalent', 'snow_cover_area', 'temperature']]
y = data['actual_discharge']
# 训练测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R-squared: {r2}')
# 绘制实际值与预测值
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual Discharge')
plt.ylabel('Predicted Discharge')
plt.title('Actual vs Predicted Discharge')
plt.show()