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基于GRACE和GRACE-FO的黄河流域陆地水储量及影响因素分析
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
任立良;王宇;江善虎;卫林勇;王孟浩;张怡雅
作者机构：
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京 210098;河海大学水文水资源学院,江苏 南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]任立良;王宇;江善虎;卫林勇;王孟浩;张怡雅-.基于GRACE和GRACE-FO的黄河流域陆地水储量及影响因素分析)[J].水资源保护,2022(04):26-32
A类：
陆地水储量变化量
B类：
GRACE,FO,黄河流域,遥感数据,结合水,水量平衡方程,数据同化,GLDAS,探究影响,环境因子,游下,地下水储量,特征高度,年降水量,干燥度指数,蒸散发,长短期记忆神经网络模型
AB值：
0.131525
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