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基于可解释机器学习和开源冰川模型评估唐古拉山冰川物质平衡的影响因素
编号：3327
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更新：2024-04-13 12:08:46 浏览：771次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 08:04（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp17] 主题17、冰冻圈科学
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摘要
唐古拉山冰川作为长江源区的重要固态水源，冰川质量异质性损失的驱动因素尚不清楚。基于可解释机器学习和开源全球冰川模型（OGGM），利用遥感获取的2000-2020年大地测量物质平衡数据，分析了冰川地形或形态因素、气候因素、冰流速、冰厚、冰前湖、表碛覆盖以及冰川表面吸光杂质对唐古拉山532条冰川物质平衡的异质性影响。结果显示：2000-2020年唐古拉山冰川物质平衡变化的显著影响因素为冰舌坡度、中值海拔、夏季降雪、4月气温以及黑碳气溶胶浓度。较高的冰舌坡度会减小负物质平衡，即抑制冰川质量损失。冰舌平均坡度对冰川物质平衡影响的敏感实验表明减小冰舌坡度会增加冰川质量损失，也会使唐古拉山冰川在未来气候变化场景下的预估中提前消失，平均提前5-8年。
关键词
唐古拉山；冰川物质平衡；可解释机器学习；开源冰川模型；影响因素分析
报告人
徐强强
博士后 中国科学院西北生态环境资源研究院稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至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
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
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