[口头报告]机器学习揭示近30年西藏色林错湖面变化对气候变化的响应

机器学习揭示近30年西藏色林错湖面变化对气候变化的响应
编号:487 稿件编号:665 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-10 21:14:13 浏览:53次 口头报告

报告开始:2024年05月18日 21:48 (Asia/Shanghai)

报告时间:8min

所在会议:[S15] 主题15、矿产与资源 » [S15-6] 主题15、矿产与资源 专题15.4(18日晚上,306)

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摘要
青藏高原盐湖是全球气候变化的敏感指示器,然而影响高原湖面变化的气象因素至今尚未完全查清。色林错是西藏最大的咸水湖,在全球气候变暖的背景下,自1990年代开始迅速扩张,是研究高原湖泊对气候变化响应的理想对象。本研究系统收集色林错1988年-2020年湖面面积变化数据以及湖区五个气象站的气象观测数据,包括降水量、蒸发量、气温和风速等25个气象要素, 对流域近30年来的湖面变化与气候的关系进行系统分析。运用随机森林模型揭示控制色林错湖面变化的主要气象要素。模型结果表明,尽管不同气象因素都对色林错湖面变化产生影响,但风速和蒸发量是最主要控制因素。风速对湖面变化的影响主要体现在调节湖面水体的流动和波动、影响湖泊蒸发速度等。本研究对于揭示青藏高原盐湖湖面变化与气候因素的关系,以及指导水资源管理和生态环境保护具有重要意义。
 
关键字
湖面变化,气候响应,机器学习,盐湖,西藏
报告人
高嘉萱
硕士研究生 中国地质大学(北京)

稿件作者
林勇杰 中国地质科学院矿产资源研究所
高嘉萱 中国地质大学(北京)
席党鹏 中国地质大学(北京)
张兴赢 中国气象局
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