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基于可解释机器学习和开源冰川模型评估唐古拉山冰川物质平衡的影响因素
ID：3327
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 12:08:46 Hits：1821
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:04（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
唐古拉山冰川作为长江源区的重要固态水源，冰川质量异质性损失的驱动因素尚不清楚。基于可解释机器学习和开源全球冰川模型（OGGM），利用遥感获取的2000-2020年大地测量物质平衡数据，分析了冰川地形或形态因素、气候因素、冰流速、冰厚、冰前湖、表碛覆盖以及冰川表面吸光杂质对唐古拉山532条冰川物质平衡的异质性影响。结果显示：2000-2020年唐古拉山冰川物质平衡变化的显著影响因素为冰舌坡度、中值海拔、夏季降雪、4月气温以及黑碳气溶胶浓度。较高的冰舌坡度会减小负物质平衡，即抑制冰川质量损失。冰舌平均坡度对冰川物质平衡影响的敏感实验表明减小冰舌坡度会增加冰川质量损失，也会使唐古拉山冰川在未来气候变化场景下的预估中提前消失，平均提前5-8年。
Keywords
唐古拉山；冰川物质平衡；可解释机器学习；开源冰川模型；影响因素分析
Speaker
徐强强
博士后 中国科学院西北生态环境资源研究院Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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