青藏工程走廊活动层厚度预测模型与分布特征研究

刘志云,黄川,于晖,钟振涛,崔福庆

Study on the prediction model and distribution characteristics of active layer thickness along the Qinghai-Tibet engineering corridor

Zhiyun LIU,Chuan HUANG,Hui YU,Zhentao ZHONG,Fuqing CUI

表5 不同活动层厚度预测模型的对比

Table 5 Comparison of different active layer thickness prediction models

模型方法 预测因子 R2 RMSE 文献出处 经验公式 积雪、植被、土壤湿度、热物性和区域气候 0.46 0.47 Pang等［13］ 随机森林 气候、太阳辐射、土壤 0.70 0.53 Aalto等［31］ 机器学习和统计模型 融化指数、冻结指数、降雪、降雨、地形、土壤 0.71 0.69 Ni等［17］ RBF神经网络 年平均地表温度、平均植被指数、等效纬度、纬度、高程和含冰量 0.84 0.32 本文 RBF神经网络 年平均地表温度、平均植被指数、等效纬度、纬度和高程 0.71 0.43 本文（无含冰量）