【摘 要】
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积雪是冰冻圈的重要组成要素,对气候变化敏感,能够影响区域能量平衡和水循环过程。青藏高原作为我国中、低纬度的主要积雪分布区,该地区积雪能够影响我国乃至全球气候系统,积雪融水对下游国家与地区的社会经济发展和自然环境稳定也起着重要作用。获取准确的地表雪深信息是开展积雪资源评估、水资源管理以及气候系统模拟研究的基础,具有重要的科学意义与研究价值。当前获取青藏高原地表雪深信息主要通过被动微波反演雪深和再分析
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积雪是冰冻圈的重要组成要素,对气候变化敏感,能够影响区域能量平衡和水循环过程。青藏高原作为我国中、低纬度的主要积雪分布区,该地区积雪能够影响我国乃至全球气候系统,积雪融水对下游国家与地区的社会经济发展和自然环境稳定也起着重要作用。获取准确的地表雪深信息是开展积雪资源评估、水资源管理以及气候系统模拟研究的基础,具有重要的科学意义与研究价值。当前获取青藏高原地表雪深信息主要通过被动微波反演雪深和再分析雪深数据集,其具有覆盖范围广、时间分辨率高及获取成本低等优势,但由于青藏高原中、西部地区地面雪深资料稀缺,对被动微波雪深反演经验算法和再分析雪深数据集在高原中、西部的区域表现认识不足。此外,当前应用广泛的被动微波雪深反演经验算法多基于被动微波亮温差,较少考虑地形、下垫面等环境要素对雪深反演的影响,导致雪深反演经验算法误差较大。因此,本研究主要基于青藏高原中部色林错和纳木错湖区2019年7月～2021年6月7个台站的实测雪深数据和AMSR2亮温数据,对ERA5、GLDAS、JRA55和MERRA2等四种常见的再分析雪深数据集,及Chang2算法、SPD算法、Che算法、Jiang算法和AMSR2算法等五种被动微波雪深反演算法,在研究区的表现进行了评估。使用LASSO、SCAD、MCP和随机森林特征重要度方法,对坡度、坡向和海拔,草地、水体、裸地土地覆被类型,及AMSR2亮温数据集中的10、19、24、37、89GHz垂直/水平极化亮温及不同频率亮温差等61个变量进行选择,得到了四组雪深反演变量,将四种方法选中的所有变量作为实验对照组（ALL方法）,并基于随机森林回归和支持向量回归,构建了十种机器学习雪深反演组合模型。研究结果显示:（1）ERA5、GLDAS、JRA55、MERRA2四种再分析雪深数据集的月平均积雪天数均高于站点观测（6.59d）。ERA5再分析雪深数据集在研究区的整体表现最好,与观测雪深的相关系数为0.62,对研究区雪深整体高估（2.37 cm）,其中对深雪高估最大（12.11 cm）。JRA55数据集雪深与观测雪深的整体相关系数为0.45,均方根误差在四种数据集中最小（4.06 cm）。GLDAS和MERRA2雪深数据集在研究区的表现最不理想（R值分别为0.23、0.14）,其中MERRA2数据集的整体偏差在四种数据集中最大（11.71 cm）。四种雪深数据集对地面浅雪的模拟表现均较差（R值均小于0.20）,ERA5和JRA55雪深数据集对地面中雪的模拟表现在四种数据集中最好（R值分别为0.80、0.47）。（2）Jiang算法在研究区的整体表现最好,反演雪深与地面观测雪深的相关系数最高（0.65）,RMSE为5.51 cm,对混合土地覆被类型站点的雪深反演表现优于其它四种算法（R为0.56）。Che算法的均方根误差（7.36cm）仅高于Jiang算法。Chang2算法反演雪深与地面观测雪深的相关性较高（0.59）,但偏差（-12.40 cm）和均方根误差（17.00 cm）较大。SPD算法和AMSR2算法在研究区整体表现不理想（R分别为0.42、0.45）。五种算法中,SPD算法反演雪深对研究区雪深高估（15.80 cm）,而其余四种算法反演雪深对研究区雪深低估。Chang2算法、Jiang算法和Che算法对中雪的反演效果较好,反演雪深与观测雪深的相关系数均大于0.70。（3）十种雪深反演模型的决定系数均较高（0.63～0.82）、偏差分布接近正态分布、平均绝对误差小（均小于3.20 cm）,其中基于LASSO方法的随机森林回归模型L-RFR表现最好（0.82）。除I-SVR模型外（0.63）,其余九种模型的决定系数均大于0.67,MAE均小于3.05 cm,整体表现优于四种再分析雪深数据集（R最大为0.62）和五种被动微波雪深反演算法（R最大为0.65）。随机森林回归模型的决定系数（0.79～0.82）均高于支持向量回归模型的决定系数（0.63～0.70）。在随机森林回归或支持向量回归模型中,基于LASSO、SCAD方法的变量组合的模型表现最好,基于MCP和随机森林特征重要度方法的变量组合的模型表现不佳,基于ALL方法变量组合的模型表现介于基于其它四种变量组合的模型表现之间。
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