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更新时间
2/2
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于GCN_GRU模型的青海省逐日蒸散发融合数据集（1990-2023年）
蒸散发（ET）作为连接陆地与大气水循环的关键环节，在全球水循环中具有重要作用。本研究通过对比现场观测数据，评估了两种实际蒸散发数据集（GLEAM和ERA5_Land）的精度。为提高数据准确性，我们引入地表温度和净辐射作为协变量进行数据融合，并提出一种基于深度学习的多源ET融合模型，该...
贡献者:
权晨, 张小丹, 刘畅 ...
点击量:
75
文件大小:
352.8 MiB
更新时间:
2026-07-23
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于3D CNN_ConvLSTM模型的青海省逐日1km降水融合数据集（1990-2023年）
降水是青海省水资源的主要来源之一，对区域生态环境和社会经济发展具有重要影响。利用深度学习技术，设计了基于3D卷积神经网络和卷积长短期记忆网络3D CNN_ConvLSTM的多源降水数据融合模型，构建了青海省范围内1990年-2020年降水融合数据集，时间分辨率为逐日、空间分辨率为0....
贡献者:
张小丹, 游少杰, 黄远琛
点击量:
76
文件大小:
2.2 GiB
更新时间:
2026-07-23
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于随机森林模型的青海省木里矿区逐 3小时降水融合数据集（1990-2020年）
针对青海省地形复杂、地面观测站稀疏导致降水数据精度不足问题，融合 GPM、ERA5、DEM 等多源数据，基于 BP - LSTM 和随机森林模型，生成 0.01° 空间分辨率、1h/3h 时间分辨率高精度降水数据集，验证显示 RMSE≤2.5mm，降水事件捕捉率≥90%，为区域生态评...
贡献者:
权晨, 张小丹, 赵彤 ...
点击量:
66
文件大小:
6.5 GiB
更新时间:
2026-07-23
