基于机器学习负载模型提高陆地水储量反演准确性的方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习负载模型提高陆地水储量反演准确性的方法，包括：将研究区按照1°×1°格网进行划分，并判断格网内是否包含GPS站点；当确定格网内包含GPS站点时，对GPS站点的垂向时间序列进行预处理，得到真实GPS垂向形变序列；当确定格网内不包含GPS站点时，基于随机森林法，得到模拟地壳垂向形变序列；对真实GPS垂向形变序列或模拟地壳垂向形变序列进行大气和非潮汐海洋负荷改正，得到改正后的地壳垂向形变序列；将得到的改正后的地壳垂向形变序列作为地壳负载模型的输入数据，对陆地水储量TWSA进行反演。本发明可在没有GPS站点分布的未观测区域实现地壳负荷形变的模拟，实现对陆地水储量TWSA的反演，提高TWSA反演精度。