【摘 要】
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陆地水储量异常(TWSA)的长期可持续监测对研究水循环过程、合理配置水资源等具有重要的科学意义,针对GRACE与GRACE-FO数据之间存在空窗期问题,本文引入了奇异谱分析(SSA)与ARMA模型的组合方法对TWSA的间断进行补偿.为比较SSA+ARMA方法在典型流域的适用性,将GRACE球谐系数(SH)反演的2003年1月至2012年12月的TWSA作为训练样本,2013年1月至2016年8月的TWSA作为真值,分别利用ARMA、小波神经网络(WNN)、SSA和SSA+ARMA方法,在亚马逊流域(AZR
【机 构】
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中国测绘科学研究院,山东科技大学测绘与空间信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(42074020),自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室开放基金课题(MESTA-2020-A001),山东科技大学研究生创新项目(SDKDYC190203)资助.
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陆地水储量异常(TWSA)的长期可持续监测对研究水循环过程、合理配置水资源等具有重要的科学意义,针对GRACE与GRACE-FO数据之间存在空窗期问题,本文引入了奇异谱分析(SSA)与ARMA模型的组合方法对TWSA的间断进行补偿.为比较SSA+ARMA方法在典型流域的适用性,将GRACE球谐系数(SH)反演的2003年1月至2012年12月的TWSA作为训练样本,2013年1月至2016年8月的TWSA作为真值,分别利用ARMA、小波神经网络(WNN)、SSA和SSA+ARMA方法,在亚马逊流域(AZR
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