基于GRACE数据重建的黄河流域实际蒸散发及其时空演变特征分析OA北大核心CSTPCDEI
Analysis of actual evapotranspiration and its spatio-temporal evolution characteristics in the Yellow River Basin based on GRACE data reconstruction
利用多种深度学习方法对重力场恢复与气候试验(GRACE)数据进行插补,利用随机森林算法对GRACE数据进行空间降尺度,基于水量平衡方程计算黄河流域实际蒸散发,并采用4种蒸散发产品进行验证,进而分析黄河流域实际蒸散发的时空演变规律.结果表明:长短期记忆神经网络的整体插补精度优于深度神经网络和卷积长短期记忆神经网络;基于GRACE数据估算的实际蒸散发与4种蒸散发产品的平均相关系数为0.903,表明基于GRACE数据估算的实际蒸散发结果适用性较好;20…查看全部>>
Multiple deep learning methods were used to interpolate gravity recovery and climate experiment(GRACE)data,and the random forest algorithm was used to spatially downscale GRACE data.The actual evapotranspiration in the Yellow River Basin was calculated based on the water balance equation.And the data were verified using four evapotranspiration products to analyze the spatio-temporal evolution of actual evapotranspiration in the Yellow River Basin.The results…查看全部>>
王芊予;粟晓玲;褚江东;胡雪雪;张特
西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌 712100||西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌 712100西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌 712100||西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌 712100西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌 712100||西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌 712100西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌 712100||西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌 712100西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌 712100||西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌 712100
水利科学
实际蒸散发GRACE数据深度学习方法随机森林算法黄河流域
actual evapotranspirationGRACE datadeep learning methodrandom forest algorithmYellow River Basin
《水资源保护》 2024 (5)
112-121,10
国家自然科学基金项目(52079111)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023HHZX004)
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