基于KNN机器学习方法对青藏高原唐古拉地区表层土壤水热状况的模拟   总被引：1，自引：1，他引：0  

刘宏超  马俊杰  李韧 《冰川冻土》2021,43(4):1243-1252

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0.02 m³?m^-3以内。总体上,KNN模型能够对青藏高原多年冻土区唐古拉地区表层土壤水热状况进行较为精确地模拟,该模型对于青藏高原其他地区的适用性有待进一步研究验证。  相似文献   

青藏高原多年冻土区活动层水热特性研究进展   总被引：4，自引：3，他引：1  

马俊杰  李韧  刘宏超  吴通华  肖瑶  杜宜臻  杨淑华  史健宗  乔永平 《冰川冻土》2020,42(1):195-204

青藏高原多年冻土作为我国冰冻圈的重要组成部分， 其水热状况是影响寒区生态环境、 陆气间水热交换、 气候变化以及地面路基建设等的重要因素。为增进对青藏高原多年冻土区活动层水热特性的认识， 对影响活动层水热特性的主要因素以及主要研究方法做进一步梳理， 并指出了当前研究中的不足。研究认为， 气象条件、 植被覆盖度、 土壤性质、 积雪等是影响多年冻土区活动层水热过程的主要因素， 目前针对活动层水热特性的研究主要通过对站点实测资料分析和模型模拟等方式展开。未来工作的重点应放在改进适合于高寒山区的陆面模式以及增强水热动态过程与气候系统的相互作用上。  相似文献