[口头报告]基于降尺度GRACE陆地水储量变化的洪旱灾害监测研究

基于降尺度GRACE陆地水储量变化的洪旱灾害监测研究
编号:3156 稿件编号:449 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 22:53:30 浏览:519次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 16:10 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[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)

暂无文件

摘要
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。
 
关键字
GRACE、水储量变化、降尺度、水旱灾害
报告人
尹高虹
副教授 吉林大学

稿件作者
尹高虹 吉林大学
发表评论
验证码 看不清楚,更换一张
全部评论
● 会务总协调  

● 学术安排

 

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

柳    欣

13806024185

liuxin1983@xmu.edu.cn

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙佳妮

15201086188

scarlett@chytey.com

刘    琳

13313708075

lliu@iue.ac.cn

 

● 会场技术服务

 

李    虎

柳    欣

18965842343

13806024185

hli@iue.ac.cn

liuxin1983@xmu.edu.cn
李招英

13860473552

lizhaoying@xmu.edu.cn

     
           
● 会场安排   ● 会议注册  

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

胡勤梅 13554192326

mary@chytey.com

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙晓笛 18813296455 xiaodi.sun@xmu.edu.cn
           
● 商业赞助   ● 会议财务  
朱    佳 13950159036

zhujia@xmu.edu.cn

许心雅 0592-2880181 xuxinya@xmu.edu.cn
           

海报张贴

 

● 酒店预定及咨询

 
张    君 13860426122 junzhang@xmu.edu.cn

李    璟

18627754146

lijing@chytey.com

卢    巍 18971567453 luwei@chytey.com      

 

登录 注册缴费 酒店预订