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基于DL和GKDE的松花江流域土壤侵蚀类型的概率评价研究

open access: yesShuitu Baochi Xuebao
[目的] 为科学判别流域尺度土壤侵蚀类型并给出相应的发生概率。[方法] 构建基于深度学习(deeplearning,DL)的松花江流域土壤侵蚀模数(erosion modulu,EM)计算模型,并计算不同类型的侵蚀模数。以降雨、气温、风速3个侵蚀模数影响因子为随机变量,利用数值模拟和高斯核密度估计法(gaussian kernel densityestimation,GKDE)构建EM概率评价方法,给出不同土壤侵蚀强度组合的发生概率。[结果] EM计算模型验证期的R2均>0.86。流域内平均每年有74 ...
邢贞相   +7 more
doaj  
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