【摘 要】
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为获取安徽省的土壤湿度时空信息,采用克里金法将站网实测多层土壤湿度数据插值为网格数据,分析其时空变化特征;进而建立遗传算法优化的BP(back propagation)神经网络模型进
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水文水资源学院,中国气象局气象干部培训学院安徽分院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0402701);国家自然科学基金(518679067);江苏省杰出青年基金(BK20180022)
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为获取安徽省的土壤湿度时空信息,采用克里金法将站网实测多层土壤湿度数据插值为网格数据,分析其时空变化特征;进而建立遗传算法优化的BP(back propagation)神经网络模型进行土壤湿度反演。该模型以风云3B卫星的亮温数据为主要输入,训练后对该模型验证并进行预测。结果表明:安徽省土壤湿度月均值波动较频繁,淮北平原和大别山区较其他区域干燥;随着深度的增加,土壤湿度增大且季节和空间差异变小;所有分区平均模拟值与实测值的日序列相关性达到0. 605,均方根误差为0. 056 m~3/m~3,说明该模型能够
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