预测与干旱相关的植被压力的一种新方法

干旱是正常的气候状况,然而它们是世界上最为严重的自然灾害之一。干旱的时间、严重程度和模式等知识可以整合起来参与制定有效的计划和决策。本文介绍了一种数据挖掘方法,用来确定植物分布模型以及绘出植物在成长季节的分布范围。基于规则的树木衰退模型概括为确定来自卫星的植物状况,气候的干旱指数,以及生物物理学数据,包括陆地覆盖类型,可利用的土壤含水量,灌溉的农场土地的百分比,以及生态学类型之间的关系。数据挖掘方法构造用数值表示的基于规则的模型。此模型能找到输入变量间的关系。因为模型能同以前的输入数据一起迭代使用,基于早期的条件,这种方法能进一步预测到植物生长季节的状况。模型的可视化以图形信息输出,这就提供了评估模型的方法。本文绘制了2002年干旱内布拉斯加州和北达科他的原形图,并讨论了这些图形的潜在用途。