利用机器学习预测全球森林叶片汞汇
编号:2206 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 10:16:27 浏览:956次 快闪报告

报告开始:2024年05月18日 17:00(Asia/Shanghai)

报告时间:5min

所在会场:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-3] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.3(18日下午,305)

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摘要
植被叶片是促进森林生态系统形成大气零价汞汇的核心驱动因子。精确估算汞浓度对于估算汞汇至关重要。当前全球森林叶片汞汇估算(1200-2600 Mg yr-1)存在显著不确定性,这主要是因为汞浓度估计通常使用简单算术平均,未能充分反映不同森林系统间的差异。本研究收集了已发表文献中的叶片汞浓度数据,并结合叶片生理特性、气象条件、地理位置及人为影响因素,应用深度学习模型对全球森林叶片的汞库进行了预测(0.1*0.1°分辨率)。研究结果表明,在全球尺度上,常绿针叶树、落叶针叶树、常绿阔叶树、落叶阔叶树叶片的平均汞含量分别为34.3±5.5、10.2±2、47.4±8.4、34.4±6.8 ng/g。四类森林叶片的汞库分别为175.4±72.1、9.8±4.2、666.9±262.8、248.2±94.2 Mg yr-1。我们的研究结果修正了全球叶片汞汇估算至1100±287.5 Mg yr-1,为汞循环管理提供了新见解。
 
关键词
大数据,机器学习,森林,汞汇
报告人
贾龙玉
中国科学院地球化学研究所

稿件作者
贾龙玉 中国科学院地球化学研究所
袁巍 中国科学院地球化学研究所
王训 中国科学院地球化学研究所
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重要日期
  • 会议日期

    05月17日

    2024

    05月20日

    2024

  • 03月31日 2024

    初稿截稿日期

  • 03月31日 2024

    报告提交截止日期

  • 05月20日 2024

    注册截止日期

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承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
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