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關鍵水文土壤參數空間預測不確定性分析取得進展

日期: 2021-03-30 瀏覽人數: 160 來源: 編輯:

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核心提示:  作為國家在科學技術方面的最高學術機構和全國自然科學與高新技術的綜合研究與發展中心,建院以來,中國科學院時刻牢記使命,

  作為國家在科學技術方面的最高學術機構和全國自然科學與高新技術的綜合研究與發展中心,建院以來,中國科學院時刻牢記使命,與科學共進,與祖國同行,以國家富強、人民幸福為己任,人才輩出,碩果累累,為我國科技進步、經濟社會發展和國家安全做出了不可替代的重要貢獻。更多簡介 +

  中國科學技術大學(簡稱“中科大”)于1958年由中國科學院創建于北京,1970年學校遷至安徽省合肥市。中科大堅持“全院辦校、所系結合”的辦學方針,是一所以前沿科學和高新技術為主、兼有特色管理與人文學科的研究型大學。

  中國科學院大學(簡稱“國科大”)始建于1978年,其前身為中國科學院研究生院,2012年更名為中國科學院大學。國科大實行“科教融合”的辦學體制,與中國科學院直屬研究機構在管理體制、師資隊伍、培養體系、科研工作等方面共有、共治、共享、共贏,是一所以研究生教育為主的獨具特色的研究型大學。

  上海科技大學(簡稱“上科大”),由上海市人民政府與中國科學院共同舉辦、共同建設,2013年經教育部正式批準。上科大秉持“服務國家發展戰略,培養創新創業人才”的辦學方針,實現科技與教育、科教與產業、科教與創業的融合,是一所小規模、高水平、國際化的研究型、創新型大學。

  水文土壤性質是水文、生態、環境和農業等研究領域中的重要參數,其空間分布對物質和能量在地球關鍵帶(critical zone)中遷移轉化的機制揭示及過程模擬具有重要意義。由于大規模、高密度的水文土壤性質采樣、分析和監測耗時耗力,其空間分布的預測往往依賴傳統的空間插值方法,如普通克里格、回歸克里格和隨機森林等。然而,在插值過程中,模型結構、目標變量和輔助變量的不確定性對插值精度產生巨大影響。因此,定量分析三大不確定性來源對水文土壤性質空間插值誤差的貢獻率,并有針對性地對其進行消除,是提高空間插值精度的關鍵。

  中國科學院南京地理與湖泊研究所研究員朱青課題組選取土壤含水量、土壤水分時間穩定性和陽離子代換量等關鍵水文土壤性質,結合大地電導率儀探測、遙感影像、土壤質地及地形指數等輔助變量,系統深入地分析了不同水文土壤性質空間插值的不確定性來源及其貢獻率。研究發現,輔助變量不確定性(如不同空間分辨率的地形指數、土壤質地的精度等)對于關鍵水文土壤性質參數的空間插值影響最大,模型結構不確定性(如不同模型及模型參數)的影響次之,而目標變量不確定性(如采樣密度及樣本大小)的影響最小。同時,三大不確定性來源對空間插值精度的影響受到土地利用和干濕交替的影響。例如,模型結構的不確定性對插值精度的影響在干季較大,而在濕季則顯著降低;輔助變量的不確定性對插值精度的影響在林地較大,而在受到人類活動影響較大的茶園則相對較低。因此,為了提高關鍵水文土壤性質空間插值的精度,應首先降低輔助變量的不確定性,如采用更高分辨率的DEM來獲取地形參數,及加密大地電導率儀探測密度等;其次,應優化模型的選擇及其參數設置,如采用先進的機器學習模型和多模型參數集合預報方法等。

  水文土壤性質是水文、生態、環境和農業等研究領域中的重要參數,其空間分布對物質和能量在地球關鍵帶(critical zone)中遷移轉化的機制揭示及過程模擬具有重要意義。由于大規模、高密度的水文土壤性質采樣、分析和監測耗時耗力,其空間分布的預測往往依賴傳統的空間插值方法,如普通克里格、回歸克里格和隨機森林等。然而,在插值過程中,模型結構、目標變量和輔助變量的不確定性對插值精度產生巨大影響。因此,定量分析三大不確定性來源對水文土壤性質空間插值誤差的貢獻率,并有針對性地對其進行消除,是提高空間插值精度的關鍵。

  中國科學院南京地理與湖泊研究所研究員朱青課題組選取土壤含水量、土壤水分時間穩定性和陽離子代換量等關鍵水文土壤性質,結合大地電導率儀探測、遙感影像、土壤質地及地形指數等輔助變量,系統深入地分析了不同水文土壤性質空間插值的不確定性來源及其貢獻率。研究發現,輔助變量不確定性(如不同空間分辨率的地形指數、土壤質地的精度等)對于關鍵水文土壤性質參數的空間插值影響最大,模型結構不確定性(如不同模型及模型參數)的影響次之,而目標變量不確定性(如采樣密度及樣本大小)的影響最小。同時,三大不確定性來源對空間插值精度的影響受到土地利用和干濕交替的影響。例如,模型結構的不確定性對插值精度的影響在干季較大,而在濕季則顯著降低;輔助變量的不確定性對插值精度的影響在林地較大,而在受到人類活動影響較大的茶園則相對較低。因此,為了提高關鍵水文土壤性質空間插值的精度,應首先降低輔助變量的不確定性,如采用更高分辨率的DEM來獲取地形參數,及加密大地電導率儀探測密度等;其次,應優化模型的選擇及其參數設置,如采用先進的機器學習模型和多模型參數集合預報方法等。

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