(资料图)
6月1日，南方科技大学环境科学与工程学院教授郑一团队在《地球物理研究快报》发表最新研究成果。研究团队将深度学习方法创新性地用于草地演化预测，并揭示全球变绿在内陆干旱区的新机制。
研究示意图 南科大供图
自上世纪80年代以来，全球陆地植被呈“变绿”趋势，二氧化碳施肥效应、水热条件变化以及大气氮沉降等被认为是主要驱动机制。近年来，我国西北内陆干旱区的草地植被也趋于恢复，但其机制缺乏系统、定量的分析。
该研究中，研究团队以2001至2015年生长季获取的Landsat-7 ETM+图像为数据源进行草地覆盖度遥感解译。利用HEIFLOW生态水文模型和RIEMS区域气候模式提供的驱动数据，构建卷积长短时记忆神经网络（ConvLSTM）深度学习模型，实现对我国第二大内陆河流域——黑河流域下游戈壁地区草地盖度的时空动态预测。
研究表明，在遥感大数据的支持下，ConvLSTM深度学习模型可以在1公里空间分辨率上准确刻画研究区草地覆盖度的演变特征，还能有效预测裸地与草地相互转化的极端演变情景。据介绍，现有的过程驱动或数据驱动模型难以达到这一准确程度。
2001至2015年间，研究区草地面积总面积从568平方公里变为741平方公里，增长了约30%。利用深度学习模型进行归因分析发现，其中62%的植被变化归因于该流域自2000年起实施的生态流量管理，32%来源于流域中上游自然水文变化产生的跨界影响，而研究区当地的气候变化因素仅占23%。生态流量管理和跨界影响均通过恢复研究区地下水而产生作用。
本研究定量揭示了生态流量管理和跨界水文影响的内陆干旱区草地恢复机制，扩展了对全球绿化的认知，也展示了基于大数据的人工智能在生态水文学研究中的巨大潜力，成果对于干旱区植被恢复、水资源管理等具有重要意义。
南科大环境科学与工程学院2021级博士生李思齐为论文第一作者，郑一为通讯作者，南科大是论文第一单位。
相关论文信息：https://doi.org/10.1029/2023GL103369
关键词：
新闻发布平台 |科极网 |环球周刊网 |中国创投网 |教体产业网 |中国商界网 |万能百科 |薄荷网 |资讯_时尚网 |连州财经网 |剧情啦 |5元服装包邮 |中华网河南 |网购省钱平台 |海淘返利 |太平洋装修网 |励普网校 |九十三度白茶网 |商标注册 |专利申请 |启哈号 |速挖投诉平台 |深度财经网 |深圳热线 |财报网 |财报网 |财报网 |咕噜财经 |太原热线 |电路维修 |防水补漏 |水管维修 |墙面翻修 |旧房维修 |参考经济网 |中原网视台 |财经产业网 |全球经济网 |消费导报网 |外贸网 |重播网 |国际财经网 |星岛中文网 |手机测评 |品牌推广 |名律网 |项目大全 |整形资讯 |整形新闻 |美丽网 |佳人网 |税法网 |法务网 |法律服务 |法律咨询 |成报网 |媒体采购网 |聚焦网 |参考网 |热点网
亚洲资本网 版权所有
Copyright © 2011-2020 亚洲资本网 All Rights Reserved. 联系网站：55 16 53 8 @qq.com
