联合GRACE卫星和人工神经网络模拟华北平原地表垂直负荷形变量

华北平原是世界上超采地下水较为严重的地区,也是地面沉降面积较大的地区,但对水负荷引起的地表形变研究较少.本文结合GRACE重力卫星数据解算的水储量,基于人工神经网络原理,选取华北平原内5个GPS台站48个月(2005年1月~2008年12月)的降水量、地下水埋深、陆地水储量作为训练样本的输入量,以这48个月的GPS形变量作为输出量,用贝叶斯正则化算法训练人工神经网络,进行地表垂直负荷形变模拟.用2009年1月~2010年12月的24个月数据检验预测结果.研究发现:(1)利用GRACE水储量作为ANN输入模拟地表形变量是可行的.5个站点的后验差比值均小于0.5,小误差概率均大于0.80,平均R2为0.806;(2)在华北平原,地下水储量变化对地表负荷形变的影响比土壤水储量大.本文的研究有助于更好地认识华北平原地面沉降动态特征,为地面沉降提供了新的研究思路.

Using GRACE and ANN to Simulate Loading Deformation in North China Plain