基于GRACE和GRACE-FO的黄河流域陆地水储量及影响因素分析

摘要：

基于GRACE和GRACE-FO卫星陆地水储量遥感数据,采用长短期记忆(LSTM)神经网络模型,结合水量平衡方程和全球陆地数据同化系统(GLDAS)重建GRACE与GRACE-FO间的陆地水储量变化量,分析黄河流域2002年4月至2020年3月陆地水储量变化特征,探究影响陆地水储量变化的环境因子.结果表明:LSTM模型可以有效填补GRACE与GRACE-FO间的陆地水储量变化量;黄河流域陆地水储量呈明显下降趋势,上、中、下游下降趋势依次增大,陆地水储量与地下水储量的变化特征高度相关;黄河流域上、中、下游年陆地水储量变化量与年降水量和年干燥度指数呈极显著相关关系,表明黄河流域陆地水储量变化受到降水和蒸散发的影响.

关键词：陆地水储量、GRACE、长短期记忆神经网络模型、GLDAS、水量平衡方程、黄河流域

所属期刊栏目：38

分类号：TV21

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：26-32