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基于降尺度GRACE陆地水储量变化的洪旱灾害监测研究
ID：2012
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Updated Time：2023-04-10 23:36:37 Hits：1226
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Duration：Pending
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Abstract
在全球气候变化背景下，洪水、干旱灾害事件频发。目前的洪旱灾害预报主要基于降雨和地表径流变化，而关于深层土壤水和地下水的变化是否可以有效延长预报期还没有深入研究。重力卫星GRACE数据中深层土壤水、地下水信息为洪旱灾害预测提供了新的思路。该研究利用长短期记忆网络深度学习算法对GRACE重力卫星数据进行空间降尺度分析，用于区域性、小尺度的洪旱灾害监测预报。在德克萨斯海湾地区的研究结果表明，基于深度学习的降尺度方法可有效对GRACE数据进行空间降尺度，精细刻画小尺度流域的水储量变化特征，并准确监测局地洪水、干旱事件。研究所提出的方法可进一步应用于全球其他地区，为提供高分辨率的陆地水储量变化数据和小尺度区域灾害预警提供有力补充，同时，也为观测数据匮乏地区的水文监测和水资源管理提供重要技术手段。
Keywords
GRACE,降尺度,机器学习,洪旱灾害
Speaker
尹高虹
副教授 吉林大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 05
2023
toMay 08
2023
-
Mar 31 2023
Draft paper submission deadline
-
May 25 2023
Registration deadline
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