基于改进集成学习方法的天山北坡太阳辐射数据融合
文献类型：期刊论文
| 作者 | 高贻汶1,3; 李鹏飞2; 刘洋1,3 |
| 刊名 | 地理科学进展
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| 出版日期 | 2025-12-28 |
| 卷号 | 44期号:12页码:2488-2500 |
| 关键词 | 太阳辐射 集成学习 数据融合 天山北坡 |
| ISSN号 | 1007-6301 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 天山北坡作为中国重要的能源基地，正在重点推进光伏等新能源发展，亟需高质量、长时间的历史辐射数据为产业布局提供支撑。论文对集成学习中的subspace和boosting模型进行改进与结合，提出一种新的多源太阳辐射数据融合方法，通过对多个子空间回归模型的两次加权过程融合多套数据源在不同季节、不同地区的优势，在此基础上融合ERA5、FLDAS和TERRA三套格点辐射产品，生成1990—2020年天山北坡区域0.1°太阳辐射数据集。相较于数据源，新建数据集在相关系数、均方根误差和平均绝对误差等验证指标上均有显著改进，各季节共12项验证指标中，新建数据集在其中10项排名第一，能够更加精准地反映研究期间辐射变化特征。天山北坡全区平均辐射以2008年为转折点，呈先增后减的变化趋势，东部地区春季辐射增加最显著(速率可达3.6 W/（m2·10 a）)、冬季次之，西部地区辐射则在秋季显著下降；对比辐射与现有光伏发电站的空间分布，乌鲁木齐市以东和哈密等地的太阳能资源利用还可进一步优化。研究结果可为地区光伏产业的高质量发展提供参考依据。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/219329]  |
| 专题 | 陆地表层格局与模拟院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 刘洋 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学资源与环境学院; 2.石河子大学水利建筑工程学院 3.中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高贻汶,李鹏飞,刘洋. 基于改进集成学习方法的天山北坡太阳辐射数据融合[J]. 地理科学进展,2025,44(12):2488-2500. |
| APA | 高贻汶,李鹏飞,&刘洋.(2025).基于改进集成学习方法的天山北坡太阳辐射数据融合.地理科学进展,44(12),2488-2500. |
| MLA | 高贻汶,et al."基于改进集成学习方法的天山北坡太阳辐射数据融合".地理科学进展 44.12(2025):2488-2500. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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