基于BP神經網絡和FEFLOW模型模擬預測多年凍土活動層溫度——以青藏高原風火山地區為例

作者：郭林茂,常娟,徐洪亮,葉仁政

摘要：土壤溫度是陸面過程中地-氣系統間能量與物質交換的重要參數,它的動態變化及其對氣候變化的響應也是研究陸面過程的關鍵問題之一。在全球變暖背景下,研究青藏高原多年凍土活動層土壤熱狀況動態變化,對深入了解高原活動層厚度的變化特征及下墊面的熱力作用均有重要意義。利用BP神經網絡模型,對青藏高原風火山地區的地表溫度進行了模擬,并利用輸出的地表溫度驅動FEFLOW模型對研究區活動層不同深度土壤溫度進行了模擬。與各深度土壤溫度觀測值對比發現,均方根誤差介于0.09~1.78℃,納什效率系數介于0.86~0.98,模擬效果良好。結合BP神經網絡模型和FEFLOW模型預測了研究區未來50年活動層熱狀況的動態變化過程,結果表明:在0.02、0.048、0.07℃·a-1三種升溫情景下,50年后研究區活動層厚度將分別增加19.4、51.8、64.7cm,土壤升溫幅度隨著深度的增加逐漸減小。同時發現,隨著氣溫不同程度的升高,土壤開始融化的時間在不斷提前,開始凍結的時間則不斷延遲,這種規律隨著土壤深度的增加而減弱,但不同深度土壤凍融過程對氣溫升高的響應差異卻隨著增溫速率的增大而逐漸減小。

發文機構：蘭州大學資源環境學院

關鍵詞：青藏高原活動層土壤熱狀況氣候變化BP神經網絡FEFLOW模型Tibetan Plateauactive layersoil thermal conditionclimate changeBP neural networkFEFLOW model

分類號： P642.14[天文地球—工程地質學]S152.8[天文地球—地質礦產勘探]