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多源数据融合青藏高原陆地水储量异常降尺度研究
编号：3081
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更新：2024-04-12 22:52:59 浏览：1393次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 17:40（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S9] 主题9、地球物理与大地测量 [S9-3] 主题9、地球物理与大地测量 专题9.3、专题9.6、专题9.9（19日下午，305A）
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摘要
青藏高原地区近些年总体水储量呈下降趋势，其主要源头是冰川和积雪融化。而重力恢复和气候实验（GRACE）在局部尺度上的应用往往受到其空间分辨率不足的影响，提高GRACE的空间分辨率是一个很受关注的方向，因此结合青藏高原的水储量变化特点，可以根据冰川和积雪变化可以针对性地对GRACE在青藏高原地区进行空间降尺度。本研究根据GRACE数据，结合青藏高原地区积雪和冰川厚度及GLDAS模型等数据，首先使用插值方法对各数据在时间和空间上的异常值修正补全后，分别在多时间尺度上利用机器学习方法对青藏高原地区总水储量异常进行降尺度，得到了0.25°分辨率的TWSA结果，并结合其他地面数据进行了验证。
关键词
青藏高原,GRACE,降尺度,机器学习
报告人
陈钧
博士研究生 中国地质大学（武汉）稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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