基于土壤异质背景的玉米秸秆覆盖度遥感反演

玉米秸秆覆盖还田是东北平原当前大力推广的一种保护性耕作方式。区域作物秸秆覆盖度(CRC)的遥感估算可大范围快速获取耕地秸秆覆盖还田信息,对于政府监测和推广秸秆覆盖还田工作有重要作用。本研究以吉林省梨树县为研究区,基于Sentinel-2A卫星影像,选取归一化耕作指数(NDTI)、归一化秸秆指数(NDRI)、简单耕作指数(STI)和归一化差值指数(NDI7)4种光谱指数,建立光谱指数与玉米秸秆覆盖度的线性回归模型,进行秸秆覆盖度反演。结果表明: 研究区土壤背景空间异质性较强,对光谱指数回归模型影响显著,采用土壤质地分类(分区)分别建立回归模型的方法可提高反演精度。土壤背景空间异质性会增大模型估算误差;4种光谱指数与玉米秸秆覆盖度均有较强相关性,其中,NDTI和STI模型表现更好;基于NDTI和STI的分区线性回归模型验证R²为0.84、RMSE为13.3%,优于不分区的模型(R²为0.75,RMSE为16.5%),有效提升了反演精度。     

快速城镇化地区土地利用及生态效率测算与分析

如何以较小的生态资源损耗获得较大的经济社会效益,是我国新型城镇化与生态文明建设关注的核心议题之一。以快速城镇化的湖北省为典型研究区,引入随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)测度各县域的土地利用效率、生态绩效指数和生态效率。结果表明:(1)对比分析非约束模型与约束模型的检验结果可知,前者在本研究中有更好的解释能力,加入生态变量后县域土地利用效率平均值增加1.4%;(2)湖北省县域土地利用效率平均值为0.882,土地利用效率总体水平较高,且生态绩效指数(Ecological Performance Index,EPI)大于0的县域占75.73%,EPI随着土地利用效率(Land Use Efficiency,LUE)的增加表现出先增后减的倒U型变化;(3)湖北省县域的生态效率(Ecological Efficiency,EE)分布在0.778-0.989之间,空间格局特征明显,效率高值县域在空间上呈现出以武汉城市圈和沿长江、汉江为点轴的A型分布特征。本研究揭示了快速城镇化区域土地利用、生态系统和经济效益之间的关系,可为新型城镇化发展、土地资源高效利用和生态资源保护提供参考。     

森林冠层叶面积指数遥感反演——以小兴安岭五营林区为例

以中国东北小兴安岭五营林区为研究区,基于MODIS BRDF遥感模型参数产品数据,首先利用4-Scale模型建立查找表计算像元尺度上各组分比例,估算研究区森林乔木冠层反射率,然后利用冠层反射率数据,获取研究区3种常用森林冠层植被指数,最后基于植被指数与实测叶面积指数构建研究区冠层叶面积指数反演模型,并选取最优模型实现研究区森林冠层叶面积指数反演。结果表明:研究区冠层LAI遥感反演模型中,基于比值植被指数SR(simple ratio,SR)构建的二次多项式反演模型精度最高,且反演精度比未考虑背景反射影响的SR反演模型精度有较大幅度提高,模型决定系数由0.38提高至0.54;反演获取的研究区冠层LAI在2.38~12.67,平均值6.52,LAI值在阔叶林区域相对较高。     

不同土地利用方式对三峡库区消落带土壤细菌和真菌多样性的影响

旨在为三峡消落带选择适合的生态恢复方式提供参考依据。以三峡库区重庆忠县汝溪河流域典型消落带为研究区域,于2015年6月进行原位取样,利用末端限制性片段长度多态性(Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism,T-RFLP)方法,对消落带的耕地、林地、弃耕地土壤细菌和真菌群落多样性进行研究。研究发现:(1)除容重和密度外,不同用地类型对土壤各理化特性均产生显著影响,林地的含水量、有机质(OM)、全氮(TN)、全磷(TP)、速效氮(AN)、速效钾(AK)、速效磷(AP)的含量显著高于耕地和弃耕地(P0.05)。(2)在三峡库区消落带不同土地利用方式下细菌和真菌多样性均有显著性差异。(3)耕地和林地的细菌多样性无显著性差异,均显著高于弃耕地;不同用地方式中,土壤全磷(TP)和速效磷(AP)显著影响细菌群落结构(P0.05)。(4)真菌群落的Shannon-Weiner指数和辛普森指数在耕地中均为最低,但均匀度指数在3种用地类型之间没有显著性差异;在不同用地方式的土壤中,土壤有机质(OM)、全氮(TN)含量和p H显著影响真菌群落结构(P0.05)。结论:与弃耕地和耕地相比,林地可固持、滞留和保有更多的土壤养分,有较高的细菌多样性和真菌多样性。在三峡消落带165—175 m海拔高程,林地为最适宜的用地方式,建议限制耕作,推广人工生态修复林地建设。     

花期苹果树冠氮素营养状况的卫星遥感反演

以山东栖霞为研究区,基于TM和ALOS影像获取花期苹果树的冠层反演反射率,结合实测反射率,构建并筛选氮素敏感光谱指数,以敏感光谱指数为自变量,建立氮素反演模型,利用精度最高模型进行空间反演.结果表明： 光谱指数与氮素营养相关性为：冠层＞叶＞花,敏感指数构成以绿、红、近红外波段为主;反演模型精度为：支持向量机回归＞逐步回归＞单变量回归;基于不同影像的反演结果近似,叶N含量均以3～4等(27～33 g·kg^-1)为主,冠N指标均以2～4等(TM: 38～47 g·kg^-1; ALOS: 32～41 g·kg^-1)为主;基于不同影像的空间布局亦类似,研究区北部和南部的营养水平高于中部,叶N和冠N高等级区域位于西北部的苏家店镇和松山街道、东北部的臧家庄镇和亭口镇、南部的蛇窝泊镇等,与苹果生产重点镇布局一致.此研究为果树营养状况的宏观数据获取提供了可行方法,也可为其他类似遥感反演提供借鉴.     

不同土地利用类型下土壤有机碳含量的高光谱反演

不同土地利用类型下土壤光谱信息存在差异,了解不同土地利用类型下合适的建模方法可以高效准确地进行土壤有机碳含量反演。本研究以江西省奉新县中北部林地、耕地和园地3种土地利用类型共248个土壤样本为对象,首先对土壤原始光谱反射率曲线使用Savitzky-Golay(SG)滤波去噪并进行10 nm重采样减少数据冗余,之后采用偏最小二乘回归(PLSR)、基于网格搜索法的支持向量机回归(GRID-SVR)和基于粒子群算法的支持向量机回归(PSO-SVR)3种方法分别构建土壤有机碳含量的反演模型。结果表明: 构建单一土地利用类型反演模型时,PLSR方法在林地、耕地和园地的相对分析误差(RPD)分别为1.536、1.315和1.493,采用GRID-SVR方法时,其RPD分别提升0.150、0.183和0.502。采用PSO-SVR方法时精度最高,相较GRID-SVR方法,其林地、耕地和园地的RPD分别提高20.8%、10.0%和2.7%,林地和园地的RPD分别为2.036和2.049,可以极好地预测土壤有机碳含量,耕地的RPD为1.647,可以对土壤有机碳含量进行粗略估测。PSO-SVR方法对不同土地利用类型土壤有机碳反演效果最优,林地和园地土壤有机碳含量的反演精度相近且高于耕地。研究区不同土地利用类型对土壤有机碳含量的反演结果存在一定的影响,今后可以考虑在反演土壤有机碳时分不同土地利用类型进行建模。     

黄土高原南麓县域耕地土壤速效养分时空变异

在生态脆弱的黄土高原南麓合阳县,以1983、2006年耕地土壤速效氮、磷、钾含量为对象,利用空间自相关、变异函数及分形维数等方法,研究县域土壤速效养分时空变异特征及主要影响因素.结果表明,从1983到2006年,除土壤速效钾外,耕地速效氮、磷的平均含量分别提高73.98％和92.69％;土壤速效养分全局Moran's I指数和空间相关距均呈递减变化、分维数增加,预示其空间结构减弱,随机变异性增强.土壤速效氮、磷含量在绝大部分研究区域内呈现不同程度累积,而速效钾含量则在59.65％的耕地上减少;导致其不同变化的因素有耕地利用方式、施肥管理、灌溉、土壤类型等,其中以土地利用方式和施肥管理措施的影响最大.     

水稻生产能力核算及其在生产管理分区中的应用——以浙江省富阳市为例

水稻生产能力是影响水稻生产增长和可持续发展的关键.在耕地质量分级的基础上,对浙江省富阳市水稻生产能力进行评价,并通过抽样调查分等单元的可实现生产力和依据水田质量的地力指数建立可实现产能的核算模型,对区域水稻的生产能力和可实现的增长潜力进行分析.结果表明:研究区水田地力指数与水稻产量的关系密切,水稻产量随着地力指数的升高而提高;单季水稻种植制度下,全市水稻可实现产能1.70× 105 t,是单季水稻实际产能(1.04×105 t)的1.6倍;2009年,单季水稻实际单产7676 kg·hm-2,可实现单产8831kg·hm-2,单产增长潜力为15％,表明该市水稻生产能力存在很大的提升潜力,通过对各乡镇水稻生产能力、生产规模的比较优势和可提升潜力的分析,将该市水稻生产划分为重点提升区、优化建设区和发展保护区.     

基于Sentinel-2数据的草地植物功能多样性遥感反演及其与生产力的关系

生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R²分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R² = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R² = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R² = 0.40), 其次为FDiv (R² = 0.28)和FEve (R² = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。     

喀斯特地区耕地生态承载力供需平衡

以喀斯特地区耕地生态承载力供需关系作为切入点,采用GIS软件和耕地生态足迹模型,在修正耕地产量因子的基础上构建喀斯特地区耕地生态承载力供需平衡指数,对以喀斯特地貌为主的毕节市2014年耕地生态足迹供需平衡现状进行分析评价。结果显示:(1)毕节市耕地生态足迹供需在空间分布上呈现北部盈余而南部超载的态势;(2)国内生产总值与耕地生态足迹供需平衡指数之间存在负相关关系;(3)耕地生态承载力供需平衡指数与潜在石漠化、轻度石漠化及中度石漠化面积占比之间存在负相关关系,与强度石漠化面积占比存在正相关关系;(4)全市8县(区)中,4个县(区)耕地生态盈余,2个县耕地生态平衡,2个县耕地生态赤字,全市约75.28%的人口生活在耕地生态盈余区和平衡区,24.72%的人口生活在耕地生态赤字区。可为毕节市农业产业结构调整、生态安全预警、区域经济发展及土地利用总体规划编制提供决策依据。     

含植被覆盖影响的石羊河流域土壤水分遥感估算及空间格局分析

土壤水分是地表和大气循环的纽带,对植被生长和高效农业灌溉起着关键作用。以石羊河流域为研究区,采用植被覆盖度/表面反照率梯形特征空间散点图计算裸土反照率,减少植被对遥感获取土壤水分误差,以提高遥感土壤水分估算精度。同时通过稳定性、空间自相关和地理探测器等分析了SM的空间格局及其影响因素。结果表明：（1）裸土反照率模型在石羊河流域的SM反演精度较高,为流域尺度的SM计算提供了新的方法思考。（2） SM具有明显的空间自相关性,Moran''s值为0.88（Z-score=1852.94,P<0.01）,上游林地高-高聚集,下游荒漠低-低聚集,且SM与FVC显著相关（P<0.01）。（3）石羊河流域年内SM稳定性整体良好,其中稳定性好和较好区域占研究区88.34%。（4） SM空间分布受多因子影响,各因子解释能力存在显著差异,其中植被覆盖度 > 土壤类型 > 高程 > 土地利用,且因子间交互作用增强了对SM空间分异的解释力。（5）不同土地利用类型的SM差异较大,其中未利用地大部分SM小于7%;草地和耕地SM居于中等水平,SM值为7%-15%;林地水平最高,SM值大于25%。     

土壤水分遥感监测研究进展

土壤水分是陆地表面参数化的一个关键变量。土壤水分含量随时空的转换而变化,在地-气界面间物质、能量交换中起着重要的作用,是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测,时效性、经济性强的特点,为大面积动态监测土壤水分提供了可能。总结了近年来国内外遥感监测土壤水分理论、方法的发展和应用,介绍了目前几种比较成熟和广泛应用的土壤水分遥感监测方法与模型,对比分析了各种监测方法的优缺点,指出了土壤水分遥感监测方法存在的不足,指明了今后发展的方向,展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。     

1988-2013年基于BP神经网络的植被叶面积指数遥感定量反演

叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）高度综合了植被水平覆盖状况和垂直结构,以及枯枝落叶层厚薄和地下生物量多少,是植被影响土壤侵蚀的主要方面。区域尺度的时间序列叶面积指数揭示了区域土壤侵蚀的演化过程。因此,及时准确地掌握区域尺度上长时间序列的植被LAI,对研究土壤侵蚀动态变化与植被的关系至关重要。选择南京市1988-2013年10期遥感影像,基于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络构建LAI反演模型,进行了长时间序列的叶面积指数反演。结合2009和2010年LAI实测值,验证与探讨了该模型的评价精度与适应性。结果表明：（1）该模型拟合度较高,2009和2010年平均相对误差、均方根误差、相关系数分别是0.2395和0.2174,0.2962和0.2581,0.7713和0.6844,各项精度评价指标均较好;（2）统计分析去除耕地后全市LAI变化,低植被覆盖（LAI<2）面积不断增加,高植被覆盖区（LAI>3）面积先减少后增加,耕地面积不断减少,符合南京市的发展变化规律;（3）主城区LAI年际变化与其他学者得到的南京市植被盖度变化趋势一致,反演结果的时序性较高。本文提出的基于反向传播神经网络模型反演长时间序列LAI是可行的,为区域尺度土壤侵蚀定量遥感监测提供新途径。     

阿克苏河流域土壤湿度反演与监测研究

以新疆阿克苏河流域为研究区,以GF-1 WFV和Landsat8 OLI两种高分辨率遥感影像为数据源,结合102个不同深度层的土壤湿度实测数据,选择垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI),对土壤湿度指数反演的效果进行比较和验证。结果表明,两种数据源下的PDI、MPDI、VAPDI与土壤湿度实测含水量的决定系数较高,尤其是0—10 cm的相关性最强,平均决定系数达到0.68,说明基于光学遥感影像近红外和红光波段反射率构建的反演指数对近地表层土壤湿度信息更敏感,但对地下较深层次的土壤湿度反演精度略低;MPDI和VAPDI能够在一定程度上克服混合像元对土壤湿度光谱信息的影响,反演的精度要比PDI高,尤其是高植被覆盖度区,采用垂直植被指数(PVI)修正的VAPDI反演精度最佳;基于两种遥感数据源的土壤湿度空间异质性基本一致,但空间分辨率较高的GF-1 WFV模拟的土壤湿度空间分异更加精细和明显。研究结果可为"一带一路"背景下干旱半干旱地区大范围和动态监测土壤湿度、开展定量节水灌溉等提供理论基础和实践参考。     

利用遥感光谱法进行农田土壤水分遥感动态监测

自 1 997年 4月至 1 998年 1 0月 ,在甘肃省定西县进行了大面积 0～ 5 0 cm土层农田土壤水分按每 1 5 d本底资料实际观测 ,对此间收到的 5幅 TM与 7幅 NOAA卫片数据资料进行了加工处理 ,并对地面光谱资料也进行了观测。在光谱反演与光谱和土壤水分相关性分析基础上 ,利用遥感技术和地理信息系统 ,初步建立了典型试验区 ( 3× 3km2 )遥感信息与土壤含水量之间的遥感光谱相关监测模型 ,做出了观测区土壤水分含量分布图和得到了大面积农田土壤水分宏观动态监测结果 ,并同地面实测土壤水分进行了精度校正。研究结果表明 ,文中提出的“光学植被盖度”概念 ,对土壤水分遥感监测研究是有益的 ,利用遥感光谱法和数学统计方法求出了有关物理参数 ,初步建立了 TM与 NOAA光谱水分监测模型 ,其模型监测 0～2 0 cm土层含水量的精度达到 90 %以上 ,实际监测土壤水分精度达到 72 .3% ;在遥感监测 2 0～ 5 0 cm土层土壤含水量中 ,利用遥感模型监测土壤水分精度达到 80 %以上 ,实际遥感监测精度达到 60 %左右 ,其结果可有效指导干旱半干旱雨养农业区春耕时间和动态监测大面积土壤墒情 ,可为农业生产提供科学依据。另外 ,经地面大量观测表明 ,一般来说 ,当土壤含水量为田间最大持水量的 5 5 %～ 85 %时 ,从生长状况和经济     

基于人工神经网络的生态环境质量遥感评价

利用ETM遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度,MODIS地表温度产品提取的热度指数、气象指数及其它地学辅助信息作为神经网络的输入,野外调查标准兴趣区的遥感本底值评分值作为网络输出,建立一个3层结构的BP神经网络生态环境遥感本底值预测模型.利用MATLAB软件对网络进行训练和研究区生态环境遥感本底值的预测输出,并将预测结果按照生态环境遥感本底值分级评分标准进行等级划分.结果表明,总体分类精度达87.8%.利用神经网络方法对生态环境遥感本底值进行预测是可行的.采用先预测再分级的方法不仅能很好地评价区域生态环境质量,而且能够和区域生态环境类型紧密的结合起来.     

土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分精确反演对于理解和解决农业生产、生态规划以及水资源管理中的科学与实际问题至关重要。目前,大量的反演算法被广泛用于土壤水分估算,全球土壤水分遥感反演产品不断发布,反演算法与产品数据集的应用前景亟待系统梳理。基于不同谱段遥感探测技术中的土壤水分反演方法存在各自的特点、优势和局限性。除反演方法研究外,土壤水分遥感反演研究热点可被归纳为遥感土壤水分产品评估、在相关领域的应用、数据同化3个方面。大量研究表明土壤水分遥感反演产品在生态、水文、干旱等研究中表现出巨大的潜力,且在部分研究中已经得到应用。但目前土壤水分的遥感观测与应用需求仍存在一定的差距,因此最后对土壤水分遥感反演在探测的精度和准确度两个方面及其解决方案进行了总结与展望。     

地表水热要素在青藏高原草地退化中的作用

在全球气候变暖和频繁的人类活动影响下,青藏高原草地生态系统发生了生产力下降、生物多样性减少及生态功能退化等一系列现象。与传统观测技术相比,遥感技术具有大范围、快速和连续监测等优点,因此被广泛用于区域尺度的草地植被长时间序列监测。以往对青藏高原草原植被影响因子的研究多集中在气温与降水,而相比较于气温和降水,地表温度和土壤湿度直接作用于植物的根部,对植物种子的萌芽和植株的生长也都有着重要影响,所以地表温度和土壤湿度与植被生长的关系更加紧密。基于遥感技术,利用青藏高原草地区域的MODIS和AVHRR数据,选择草地植被覆盖度作为草地退化的遥感监测指标,建立了青藏高原草地退化遥感监测和评价指标体系,并对青藏高原2001-2017年的草地退化状况进行了遥感监测和评价。同时,利用遥感数据获取青藏高原区域尺度的地表温度和温度植被干旱指数数据,用于指示地表水热状况,最后基于回归方法分析了地表水热要素在青藏高原草地退化中的作用。结果表明：从2001-2017年,青藏高原植被退化程度空间差异明显,柴达木盆地和青海湖附近退化较为严重,喜马拉雅山脉北部、昆仑山脉南部、冈底斯山脉北部交汇的地区退化也较严重。在2001-2017年间,青藏高原草地未退化面积从50.60%上升到59.00%,说明青藏高原草地整体上在朝着改善的方向发展。2001-2017年内,青藏高原草地整体上大部分时间处于轻度退化状态,但是2001年和2015年这两个年份青藏高原草地退化整体上达到中等退化水平。通过回归分析发现,土壤湿度主导的对青藏高原草地的影响面积达到14.04%。地表温度主导的影响面积达到草地总面积的约36.61%。但地表温度与植被之间相互影响,且主要呈现负相关关系。其中,在温性草甸地区,当植被覆盖度较低时,地表温度正向影响植被生长。     

广西中南部耕地土壤有机质和全氮变化的遥感监测

以1981年、2011年土壤数据为基础,以AVHRR和MODIS遥感影像为数据源,通过研究广西中南部土壤有机质、全氮及其变化与归一化差异植被指数(NDVI)、植被覆盖度、植被净初级生产力(NPP)等遥感因子之间的耦合关系,建立表层土壤有机质、全氮含量变化的遥感监测模型。研究表明:近30年来,研究区土壤有机质、全氮变化均呈极显著上升趋势,分别增加了5.43g/kg和0.21g/kg;1981—2011年间,NDVI、植被覆盖度和NPP 3个遥感因子变化趋势一致,均呈现缓慢上升趋势,且遥感因子变化与有机质、全氮变化均具有显著正相关关系;利用逐步线性回归方法,建立土壤有机质、全氮变化的遥感监测模型,分别能够解释有机质、全氮变化的16.9%和20.3%;根据所建模型对研究区耕地土壤有机质、全氮变化可进行空间预测制图。结果表明,研究区内耕地土壤表层有机质、全氮分别上升了6.65g/kg和0.31g/kg,验证结果显示遥感模型能够反映出不同区域土壤有机质和全氮长期变化的空间特征。     

Satellite-based drought monitoring using optimal indices for diverse climates and land types

Drought is considered one of the most destructive natural disasters, and many areas are experiencing water scarcity. Expanding knowledge of this phenomenon is a prerequisite for developing drought monitoring and forecasting tools. To this end, various indices are available for studying drought in different environments using field and remote sensing data. This study applies satellite-based indices for monitoring drought in different land cover, landforms, and climate classes. The in-situ standardized precipitation index (SPI) with a three-month time scale was applied to evaluate the performance of 13 remote sensing indices and parameters. The results indicated that the indices based on actual evapotranspiration, precipitation, and soil moisture, respectively, performed best in different parts of the basin. After additional analysis, the evapotranspiration condition index (ETCI), derived from actual evapotranspiration data, was deemed the optimal metric. The accuracy assessment results indicated that the correlation between the ETCI and the three-month SPI was 0.655, which was slightly higher than the actual evapotranspiration (0.637), and that the root-mean-squared error (RMSE) decreased from 0.71 to 0.65, indicating the best performance among the indices evaluated in the study area. Moreover, the drought map of the region was developed using the optimal indices, including the ETCI, the precipitation condition index (PCI), and the random forest (RF) algorithm. According to the results of the accuracy evaluation, the correlation between the estimated model and the observed three-month SPI values in 2017 was 0.72, with an RMSE of 0.60.