基于多层感知机重建GRACE与GRACE-FO之间数据缺失的黄河流域陆地水储量变化
GRACE重力卫星于2017年6月结束,GRACE-Follow On(GRACE-FO)任务于2018年5月启动,导致了约一年的数据缺失.为了研究长时间序列陆地水储量的变化情况,需要重建这两代重力卫星之间的数据.本文基于多层感知机的神经网络模型,通过将GLDAS、CPC 土壤湿度、土壤温度、蒸散量以及降水量等数据作为输入参数,GRACE等效水高作为输出参数来训练神经网络,以黄河流域为研究区域,得到缺失等效水高.通过分析黄河流域等效水高时间序列,得出在2002-2020年间研究区域水储量整体上呈现以-0.51±0.03 cm·a-1速率减少的趋势.GRACE反演的等效水高相对于降水、蒸散量以及土壤温度滞后时间达2~3个月.通过小波分析验证了GRACE与GLDAS、CPC计算的等效水高具有较强的相关性,且均具有明显的周年共振周期.
GRACE、GRACE-FO、多层感知机、黄河流域、等效水高
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P228(大地测量学)
国家自然科学基金;国家测绘自主可控专项;山东科技大学科研创新团队支持计划
2022-07-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共16页
2448-2463