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机器学习揭示近30年西藏色林错湖面变化对气候变化的响应
编号：487
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-10 21:14:13 浏览：858次
口头报告
报告开始：2024年05月18日 21:48（Asia/Shanghai）
报告时间：8min
所在会场：[S15] 主题15、矿产与资源 [S15-6] 主题15、矿产与资源 专题15.4（18日晚上，306）
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摘要
青藏高原盐湖是全球气候变化的敏感指示器，然而影响高原湖面变化的气象因素至今尚未完全查清。色林错是西藏最大的咸水湖，在全球气候变暖的背景下，自1990年代开始迅速扩张，是研究高原湖泊对气候变化响应的理想对象。本研究系统收集色林错1988年-2020年湖面面积变化数据以及湖区五个气象站的气象观测数据，包括降水量、蒸发量、气温和风速等25个气象要素， 对流域近30年来的湖面变化与气候的关系进行系统分析。运用随机森林模型揭示控制色林错湖面变化的主要气象要素。模型结果表明，尽管不同气象因素都对色林错湖面变化产生影响，但风速和蒸发量是最主要控制因素。风速对湖面变化的影响主要体现在调节湖面水体的流动和波动、影响湖泊蒸发速度等。本研究对于揭示青藏高原盐湖湖面变化与气候因素的关系，以及指导水资源管理和生态环境保护具有重要意义。
关键词
湖面变化,气候响应,机器学习,盐湖,西藏
报告人
高嘉萱
硕士研究生 中国地质大学（北京）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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