基于Seq2Seq模型的GRACE降尺度研究

为了克服GRACE数据低空间分辨率的局限，采用序列到序列（Seq2Seq）模型，对三种输入时间序列（地表温度、归一化植被指数和降雨）与GRACE时间序列的经验关系进行建模，将美国加利福尼亚州的GRACE数据空间分辨率由1°降尺度到0.1°。结果表明，Seq2Seq模型能获取到较为准确的时序特征与映射关系，通过遗传算法选出最佳超参数后的Seq2Seq模型，纳什系数可达0.97，均方根误差仅为0.23。通过实测地下水的验证可知，降尺度的GRACE数据与实测值有较强的相关性，相关系数最高可达0.85，能较为准确地反映地下水储量的变化。