【摘 要】
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利用唐古拉站2004—2012年气象观测资料,基于KNN算法,结合机器学习思想,建立了一个气象回归模型,模拟了2005年唐古拉地区表层土壤水热变化趋势,结合实测数据,将模拟值与观测值进行对比,并对模型模拟效果进行了评估。结果表明:KNN模型能够较好地模拟活动层表层土壤水热状况,各层土壤温度的模拟值与观测值的相关系数均在0.99以上,均方根误差在1.25℃以内;不同深度土壤水分的模拟值与观测值的相关
【机 构】
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兰州大学大气科学学院半干旱气候变化教育部重点实验室,甘肃兰州730000;中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室/青藏高原冰冻圈观测研究站,甘肃兰州730000;中国科学院大学,北京
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利用唐古拉站2004—2012年气象观测资料,基于KNN算法,结合机器学习思想,建立了一个气象回归模型,模拟了2005年唐古拉地区表层土壤水热变化趋势,结合实测数据,将模拟值与观测值进行对比,并对模型模拟效果进行了评估。结果表明:KNN模型能够较好地模拟活动层表层土壤水热状况,各层土壤温度的模拟值与观测值的相关系数均在0.99以上,均方根误差在1.25℃以内;不同深度土壤水分的模拟值与观测值的相关系数均在0.95以上,均方根误差在0.02m~3·m~(-3)以内。总体上,KNN模型能够对青藏高原多年
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