人民黄河

作者：杨增平, 仙巍, 李明朔, 杨波, 徐颖涵, 温建雅

单位：1.成都信息工程大学 资源环境学院，四川 成都 610200；2.内蒙古自治区气象台，内蒙古 呼和浩特 010000；3.朔州市气象局，山西 朔州 036002

关键词：陆地水储量；CNN-LSTM；RF；XGBoost；EOF分析；Sen-MK趋势检验；黄河上游

基金：四川省自然科学基金资助项目（2025ZNSFSC0171）；四川省科技厅重点研发计划项目(2022NSFSC0231)

为加强资源合理利用与生态保护，掌握高分辨率的黄河上游陆地水储量变化，利用地形数据和水文气候变量（高程、坡度、坡向、降水量、气温、土壤湿度、归一化植被指数、径流量和GLDAS地表水变化），通过3种机器学习模型（CNN-LSTM、RF和XGBoost），将GRACE数据中的陆地水储量变化空间分辨率从0.25°提高到1 km。CNN-LSTM模型具有更好的降尺度效果，均方根误差为0.33 cm，与地下水观测井实测数据对比验证，拟合优度R2为0.51。就黄河上游地区陆地水储量变化来看：空间上，西南部（以玛曲至龙羊峡为中心）呈现0.2 cm/a左右的增加趋势，而东北部（以内流区为中心）呈现-0.6 cm/a左右的减少趋势；时间上，陆地水储量在2009年发生突变，由增加转为减少趋势，2002—2022年陆地水储量的整体拟合直线斜率为-0.15 cm/a。

来源：2026年第5期

《人民黄河》期刊编辑部

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