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基于机器学习和动力过程的南极冰架崩解特征分析
ID：2257
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 11:04:03 Hits：1841
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:46（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
冰架崩解对南极质量损失和动力过程有着直接影响，研究其空间特征、环境条件和受控因子尤为重要。基于机器学习算法和冰盖动力模式，利用2005-2020年南极冰架崩解遥感数据、冰架表面裂隙数据、冰架支撑值、南极冰架损伤空间分布数据以及底部融化数据，结合机器学习二元分类，分析了17种影响冰架动力过程的特征要素的重要性，并测算7种不同机器学习算法的准确性。结果表明，随机森林算法对预测冰架崩解具备最高准确率，冰架表面融水和表面流速对冰架崩解具有较高的影响，表明利用冰架自身动力性质和外部环境影响因子进行冰架崩解的预测具有一定的可行性。后续需进一步耦合动力模式和机器学习算法，并构建相应的数值模式体系，来刻画更高时空分辨率的冰架崩解事件强度和范围。
Keywords
南极冰盖 冰架崩解 冰架损伤 冰盖动力模式 机器学习
Speaker
龙清云
硕士研究生 北京师范大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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