研究亮点
深度学习降尺度方法:采用残差深度卷积自编码器(ResDCAE)算法,将GRACE数据从月尺度下采样到日尺度,显著提高了监测高频极端水文事件的时效性。
不确定性量化创新:通过蒙特卡洛Dropout方法(MCDO),精确估算了预测中的数据和模型不确定性,为每日水储量异常(TWSA)模拟提供了可信度评估。
高时空分辨率数据集生成:首次在美国大陆范围内生成了25公里分辨率的每日水储量异常数据,有助于识别水文极端事件如洪水和干旱的短期动态变化。
研究目的
本研究旨在通过开发基于深度学习的降尺度算法,将GRACE月尺度水储量异常数据转化为日尺度,以增强对高频水文事件的监测能力,特别是洪水、干旱等快速演变的自然灾害。
文章背景和动机
GRACE卫星观测系统提供了月尺度和330公里的水储量异常数据,适合长期变化监测,但在高频极端事件的实时监测方面存在时效性和分辨率不足的问题。当前大部分研究集中在空间降尺度上,较少关注时间降尺度。本研究因此利用深度学习技术弥补这一缺陷,以便为洪水、干旱等灾害事件提供更及时、精确的监测数据。
研究方法细节分析
本文提出了一种基于残差深度卷积自编码器(ResDCAE)的降尺度方法,首先使用ERA5月尺度水文气候数据和GRACE/GRACE-FO水储量异常(TWSA)数据进行模型训练,得到月尺度降尺度权重;随后利用这些权重对每日水文气候数据进行推算,得到日尺度TWSA数据。此外,蒙特卡洛Dropout方法用于估算预测不确定性,包括模型(知识性)不确定性和数据(偶然性)不确定性。这一流程不仅提高了模型的时效性和可靠性,同时避免了传统信号分解和去趋势步骤,使方法适用于广泛的水文事件检测场景。
主要结果
数据处理和验证流程图
ResDCAE算法训练过程中的RMSE和损失值变化,以及学习率变化
CONUS区域内训练和测试月的不确定性空间分布和经验累积分布函数
在俄亥俄州、密苏里河和加利福尼亚州的月度和每日TWSA时间序列
论文主要贡献
实现水储量日尺度监测:通过深度学习降尺度,生成每日水储量异常数据,填补了GRACE数据在极端天气事件监测上的分辨率缺口。
不确定性处理的创新方法:结合蒙特卡洛Dropout技术,对预测不确定性进行有效量化,为水储量动态变化提供了更可靠的模拟。
对极端水文事件的高效响应:本方法能捕捉洪水、干旱等短期变化,特别是在加利福尼亚干旱和密苏里河洪水事件中表现出显著的监测效果。
后续潜在研究方向
推广至其他高风险区域:验证该日尺度水储量异常方法在其他极端气候敏感区的适用性,例如东南亚的季风区。
集成多源水文气候数据:在模型中加入更多水文变量(如地下水、植被指数等),进一步提高水储量动态模拟的精度。
加强对长时间序列趋势分析:深入分析日尺度数据生成的时间序列,以研究水文过程的长期变化及其与极端气候的关系。
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