高时空分辨率雪深数据对水文建模和灾害预报至关重要。目前，高时间分辨率雪深通常源于被动微波数据，由于仅依据被动微波数据的空间分辨率较低，还无法满足区域水文和灾害研究的需求。本研究基于被动微波和光学等多源遥感数据，提出一种耦合深度学习模型FT-Transformer (Feature Tokenizer+Transformer)与积雪微波辐射传输模型SMRT (Snow Microwave Radiative Transfer)的降尺度雪深反演算法。使用深度学习映射AMSR 2亮温差TBD (Brightness Temperature Difference)、积雪覆盖日数SCD (Snow Cover Days)和积雪面积比例SCF (Snow Cover Fraction)等特征与雪深的复杂非线性关系，耦合SMRT拟合等效雪粒径ESG (Effective Snow Grain size)实现降尺度反演雪深，并以北疆39个站点数据进行模型训练和验证，获取北疆500 m降尺度雪深。验证结果表明：引入SCD独立验证RMSE优化了18%，有助于提高模型的空间泛化能力；ESG显著优化了深度学习...
高时空分辨率雪深数据对水文建模和灾害预报至关重要。目前，高时间分辨率雪深通常源于被动微波数据，由于仅依据被动微波数据的空间分辨率较低，还无法满足区域水文和灾害研究的需求。本研究基于被动微波和光学等多源遥感数据，提出一种耦合深度学习模型FT-Transformer (Feature Tokenizer+Transformer)与积雪微波辐射传输模型SMRT (Snow Microwave Radiative Transfer)的降尺度雪深反演算法。使用深度学习映射AMSR 2亮温差TBD (Brightness Temperature Difference)、积雪覆盖日数SCD (Snow Cover Days)和积雪面积比例SCF (Snow Cover Fraction)等特征与雪深的复杂非线性关系，耦合SMRT拟合等效雪粒径ESG (Effective Snow Grain size)实现降尺度反演雪深，并以北疆39个站点数据进行模型训练和验证，获取北疆500 m降尺度雪深。验证结果表明：引入SCD独立验证RMSE优化了18%，有助于提高模型的空间泛化能力；ESG显著优化了深度学习...
高时空分辨率雪深数据对水文建模和灾害预报至关重要。目前，高时间分辨率雪深通常源于被动微波数据，由于仅依据被动微波数据的空间分辨率较低，还无法满足区域水文和灾害研究的需求。本研究基于被动微波和光学等多源遥感数据，提出一种耦合深度学习模型FT-Transformer (Feature Tokenizer+Transformer)与积雪微波辐射传输模型SMRT (Snow Microwave Radiative Transfer)的降尺度雪深反演算法。使用深度学习映射AMSR 2亮温差TBD (Brightness Temperature Difference)、积雪覆盖日数SCD (Snow Cover Days)和积雪面积比例SCF (Snow Cover Fraction)等特征与雪深的复杂非线性关系，耦合SMRT拟合等效雪粒径ESG (Effective Snow Grain size)实现降尺度反演雪深，并以北疆39个站点数据进行模型训练和验证，获取北疆500 m降尺度雪深。验证结果表明：引入SCD独立验证RMSE优化了18%，有助于提高模型的空间泛化能力；ESG显著优化了深度学习...
冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容，并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标，其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数（生殖器长度pl）的选取，种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出模型空间时处理方式的影响，本文提出一种结合变生殖器长度plvar 策略、新型藤壶子代更新策略和越界校正策略的改进藤壶交配算法，并将该算法应用于多阶面波频散联合全参数反演，即在联合基阶、高阶频散数据约束反演过程的同时，获取层厚（h）、横波速度（VS）、纵横波速度比（VP:VS）和密度（ρ）信息，以更好地确定冰川冰层厚度和冰川内沉积物的冻结程度.不同理论频散数据反演测试结果一致表明，改进藤壶交配算法相较于传统藤壶交配算法和粒子群优化算法具有更小的数据拟合误差和更准确的模型参数. 10个复杂基准函数测试结果说明改进藤壶交配算法出色的优化效果具有一般性.含噪且只有基阶信息的反演测试进一步验证了三种改进策略的有效性.针对实际数据反演...
冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容，并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标，其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数（生殖器长度pl）的选取，种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出模型空间时处理方式的影响，本文提出一种结合变生殖器长度plvar 策略、新型藤壶子代更新策略和越界校正策略的改进藤壶交配算法，并将该算法应用于多阶面波频散联合全参数反演，即在联合基阶、高阶频散数据约束反演过程的同时，获取层厚（h）、横波速度（VS）、纵横波速度比（VP:VS）和密度（ρ）信息，以更好地确定冰川冰层厚度和冰川内沉积物的冻结程度.不同理论频散数据反演测试结果一致表明，改进藤壶交配算法相较于传统藤壶交配算法和粒子群优化算法具有更小的数据拟合误差和更准确的模型参数. 10个复杂基准函数测试结果说明改进藤壶交配算法出色的优化效果具有一般性.含噪且只有基阶信息的反演测试进一步验证了三种改进策略的有效性.针对实际数据反演...
冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容，并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标，其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数（生殖器长度pl）的选取，种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出模型空间时处理方式的影响，本文提出一种结合变生殖器长度plvar 策略、新型藤壶子代更新策略和越界校正策略的改进藤壶交配算法，并将该算法应用于多阶面波频散联合全参数反演，即在联合基阶、高阶频散数据约束反演过程的同时，获取层厚（h）、横波速度（VS）、纵横波速度比（VP:VS）和密度（ρ）信息，以更好地确定冰川冰层厚度和冰川内沉积物的冻结程度.不同理论频散数据反演测试结果一致表明，改进藤壶交配算法相较于传统藤壶交配算法和粒子群优化算法具有更小的数据拟合误差和更准确的模型参数. 10个复杂基准函数测试结果说明改进藤壶交配算法出色的优化效果具有一般性.含噪且只有基阶信息的反演测试进一步验证了三种改进策略的有效性.针对实际数据反演...
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冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容，并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标，其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数（生殖器长度pl）的选取，种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出模型空间时处理方式的影响，本文提出一种结合变生殖器长度plvar 策略、新型藤壶子代更新策略和越界校正策略的改进藤壶交配算法，并将该算法应用于多阶面波频散联合全参数反演，即在联合基阶、高阶频散数据约束反演过程的同时，获取层厚（h）、横波速度（VS）、纵横波速度比（VP:VS）和密度（ρ）信息，以更好地确定冰川冰层厚度和冰川内沉积物的冻结程度.不同理论频散数据反演测试结果一致表明，改进藤壶交配算法相较于传统藤壶交配算法和粒子群优化算法具有更小的数据拟合误差和更准确的模型参数. 10个复杂基准函数测试结果说明改进藤壶交配算法出色的优化效果具有一般性.含噪且只有基阶信息的反演测试进一步验证了三种改进策略的有效性.针对实际数据反演...
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大坝建设调整了流域水资源配置，使流域景观格局产生变化，进而影响河流水质。本研究将不同景观格局类型定性分为人为影响因子和自然影响因子，基于我国970个国控断面水质数据和271个建坝子流域情况，采用相关性分析和随机森林算法，定量探究大坝建设下流域景观格局对河流水质的影响。结果表明，建设用地、人口密度、夜间灯光等人为影响因子对河流水质的影响大于自然影响因子，其和WQI的相关性分别为-0.49、-0.55、-0.65（P<0.05）。大坝建设后人类活动加剧，建设用地、人口密度、夜间灯光和WQI的相关性分别提高到-0.62、-0.63、-0.70（P<0.05）。冰川和永久积雪用地、水体、气温等自然影响因子和WQI相关性较小，分别为0.25、-0.28、-0.45（P<0.05）；随机森林的结果显示总磷和溶解氧在建坝流域对WQI的贡献率和无建坝相比增幅最明显，分别为28.02%和27.85%，建设用地、人口密度、水体的贡献率也均有显著上升。本研究揭示了有无建坝下流域内景观格局与河流水质的相互关系，为大坝建设下的河流水生态保护提供参考。