【摘 要】
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GRACE重力卫星于2017年6月结束，GRACE-Follow On（GRACE-FO）任务于2018年5月启动，导致了约一年的数据缺失.为了研究长时间序列陆地水储量的变化情况，需要重建这两代重力卫星之间的数据.本文基于多层感知机的神经网络模型，通过将GLDAS、CPC土壤湿度、土壤温度、蒸散量以及降水量等数据作为输入参数，GRACE等效水高作为输出参数来训练神经网络，以黄河流域为研究区域，得到
【基金项目】
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国家自然科学基金（41774001）； 国家测绘自主可控专项（816-517）； 山东科技大学科研创新团队支持计划（2014TDJH101）资助；
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GRACE重力卫星于2017年6月结束，GRACE-Follow On（GRACE-FO）任务于2018年5月启动，导致了约一年的数据缺失.为了研究长时间序列陆地水储量的变化情况，需要重建这两代重力卫星之间的数据.本文基于多层感知机的神经网络模型，通过将GLDAS、CPC土壤湿度、土壤温度、蒸散量以及降水量等数据作为输入参数，GRACE等效水高作为输出参数来训练神经网络，以黄河流域为研究区域，得到缺失等效水高.通过分析黄河流域等效水高时间序列，得出在2002—2020年间研究区域水储量整体上呈现以-0.51±0.03 cm·a-1速率减少的趋势.GRACE反演的等效水高相对于降水、蒸散量以及土壤温度滞后时间达2～3个月.通过小波分析验证了GRACE与GLDAS、CPC计算的等效水高具有较强的相关性，且均具有明显的周年共振周期.
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