[口头报告]联合多源数据的连续、高分辨率的极地冰盖质量变化研究

联合多源数据的连续、高分辨率的极地冰盖质量变化研究
编号:2264 稿件编号:484 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 11:05:48 浏览:60次 口头报告

报告开始:2024年05月20日 08:35 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[S17] 主题17、冰冻圈科学 » [S17-4] 主题17、冰冻圈科学 专题17.8、专题17.11(20日上午,209)

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摘要
       GRACE及GRACE-FO 重力卫星任务的成功实施,极大地推进了全球山地冰川及极地冰盖质量变化等领域的研究。但两个计划提供的1°×1°空间分辨率格网的数据,在研究南北极地区质量变化差异时存在显著误差;且GRACE数据和GRACE-FO的观测时段内存在22个月的数据缺失,并且计划间存在11个月的数据空白。通过机器学习方法基于多源遥感观测数据,我们确定了南北极地区GRACE/FO数据预测的驱动变量,进而首次构建了南北极冰盖质量变化的长时间序列。此外,使用机器学习和地理加权回归技术,构建了空间高分辨率的南北极冰盖质量变化数据。连续、高分辨率的南北极冰盖质量变化的时空数据,对探讨冰盖-大气-海洋交互作用,加深极地冰盖质量变化的物理机制的认识具有重要的科学意义。
 
关键字
GRACE/FO,冰盖,机器学习,降尺度,预测,气候驱动因素
报告人
石卓娅
博士研究生 武汉大学

稿件作者
石卓娅 武汉大学
张保军 武汉大学
王泽民 武汉大学
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