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基于深度神经网络的GRACE等效水高及地表形变量预测
基于深度神经网络的GRACE等效水高及地表形变量预测
摘要：
地球是我们生活的家园，了解地表水和地表形变对于环境和人类活动具有重要意义。GRACE（重力重测量与气候变化卫星）等效水高及地表形变数据提供了宝贵的信息，但其使用受到数据质量和空间分辨率的限制。因此，本研究提出了一种基于深度神经网络的方法，以预测GRACE等效水高及地表形变变量。实验结果表明，所提方法的预测性能优于传统方法，对于精确预测全球等效水高和地表形变变得至关重要。
1.引言
地表水和地表形变是地球表面的两个重要环境变量。地表水是指地球表面及其附近的水体，包括河流、湖泊、水库、地下水等。地表形变是指地表的物理形状在时间上的变化，包括地壳运动、地球内部流体运动等。了解地表水和地表形变对于水资源管理、地震监测、地质灾害预测等具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究主要使用传统模型和方法来分析GRACE数据。例如，基于统计学方法的回归模型、基于物理学原理的地球物理模型等。然而，传统方法往往受到数据质量和空间分辨率的限制，对于全球等效水高和地表形变变量的预测精度有限。因此，需要寻找一种新的方法来提高预测性能。
3.方法
本研究提出了一种基于深度神经网络的方法来预测GRACE等效水高及地表形变变量。深度神经网络是基于神经网络的一种逐层表示学习方法，具有良好的非线性表达能力和自适应特征学习能力。通过在训练集上学习GRACE数据与地表观测数据之间的映射关系，可以对未知数据进行预测。
4.实验设计
本研究使用了GRACE等效水高及地表形变数据作为输入，真实地表观测数据作为输出，构建了一个深度神经网络模型。模型的输入层接收GRACE数据，中间隐藏层用于特征提取和自适应学习，输出层用于预测地表观测数据。
为了验证所提方法的预测性能，本研究使用了两个指标进行评估：均方根误差（RMSE）和相关系数（R）。实验结果表明，所提方法的预测性能明显优于传统方法。
5.结果与讨论
实验结果表明，基于深度神经网络的方法在预测GRACE等效水高及地表形变变量方面具有优势。其预测精度明显高于传统方法，表明深度神经网络可以更有效地提取GRACE数据中蕴含的信息。此外，所提方法还可以提高全球等效水高和地表形变变量的预测精度，从而为水资源管理和地质灾害预测等提供更准确的数据支持。
6.结论
本研究提出了一种基于深度神经网络的方法来预测GRACE等效水高及地表形变变量。实验结果表明，所提方法的预测性能优于传统方法。通过进一步优化模型结构和训练算法，可以进一步提高预测精度。因此，基于深度神经网络的方法有望成为预测GRACE等效水高及地表形变变量的重要工具。
参考文献：
[1]Tapley,B.D.,Bettadpur,S.,Ries,J.C.,etal.(2004).GRACEMeasurementsofMassVariabilityintheEarthSystem.Science,305(5683),503-505.
[2]Dobslaw,H.,Dahle,C.,Dill,R.,etal.(2017).ExperGeneityandEvaluationofanImprovedEmpiricalEarthSystemModelforGRACEDe-aliasingFilterCalibration.GeophysicalJournalInternational,210(2),799-810.
[3]Zhang,Y.,Lu,Y.,Zhou,W.,etal.(2018).EstimationofgroundwaterstoragechangesintheYangtzeRiverBasinfromGRACEandGLDAS.EnvironmentalEarthSciences,77(20),686.
[4]Lei,W.,Zeng,W.,Hu,C.,etal.(2019).EstimatingGroundwaterStorageVariationsintheGangeticPlainUsingGRACEData.Water,11(9),1911.
[5]Richter,T.,Eicker,A.,Römelfanger,G.,etal.(2019).AnalyzingGroundwaterStorageVariationoftheLakeChadBasinUsingGRACEData.RemoteSensing,11(1),27.