Responses of GNSS ZTD Variations to ENSO Events and Prediction Model Based on FFT-LSTME

气候学 全球导航卫星系统应用 环境科学 异常(物理) 多元ENSO指数 对流层 降水 季风 天顶 气象学 拉尼娜现象 地质学 卫星 厄尔尼诺南方涛动 大地测量学 地理 物理 凝聚态物理 工程类 航空航天工程
作者
Tengli Yu,Ershen Wang,Shuanggen Jin,Yong Wang,Jing Huang,Xiao Liu,Zehong Wei
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:61: 1-17 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3251375
摘要

The El Niño-Southern Oscillation (ENSO) event often causes natural disasters in mainland China. Existing quantitative analysis of ENSO events effects on climate change in mainland China is insufficient. The monthly scale prediction effectiveness of ENSO events is still low. Global Navigation Satellite System (GNSS) can estimate zenith tropospheric delay (ZTD) with high accuracy, which can study ZTD responses to ENSO and improve the prediction accuracy of ENSO events. This study quantitatively analyzed the response patterns of GNSS ZTD time-frequency variation to ENSO events in mainland China. The monthly multivariate ENSO index (MEI) thresholds for GNSS ZTD anomaly response to ENSO events are (-1.12,1.92) for the tropical monsoon zone, (-1.12,1.61) for the subtropical monsoon zone, (-1.19,1.62) for the temperate monsoon zone, (-1.26,1.64) for the temperate continental zone, and (-1.22,1.72) for the mountain plateau zone. The ENSO event causes the amplitude of the 9-month variation period to decrease and the amplitude of the 0.8–3-month period to increase for the GNSS ZTD in mainland China. Furthermore, a forecasting model is proposed with integrating fast Fourier transform and long short-term memory extended (FFT-LSTME). The model uses monthly MEI as the primary input and the GNSS ZTD reconstruction sequence that responds to ENSO as the auxiliary input. It can predict ENSO events in the next 24 months with an index of agreement (IA) of 91.56% and a root mean square error (RMSE) of 0.25. The RMSE is optimized by 70.48%, 43.95%, and 11.6% when compared with radial basis function (RBF), LSTM, and FFT-LSTM.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
子车茗应助FENGHUI采纳,获得30
1秒前
1秒前
wwj发布了新的文献求助10
1秒前
Martin完成签到,获得积分10
2秒前
英俊幼旋发布了新的文献求助10
2秒前
momo发布了新的文献求助10
2秒前
柳叶刀小猪应助小盛采纳,获得10
2秒前
林狗发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
信仰xy给信仰xy的求助进行了留言
3秒前
aprilvanilla应助基一啊佳采纳,获得10
3秒前
妙bu可yan完成签到,获得积分10
3秒前
Jingxia完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
Phoenix完成签到 ,获得积分10
4秒前
星沐影完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
AJY发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
桂花发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
杏仁核完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
小马甲应助卡琳采纳,获得10
9秒前
11秒前
12秒前
烟花应助大方的忻采纳,获得10
12秒前
完美世界应助夜曲采纳,获得10
13秒前
可爱的函函应助smile采纳,获得10
13秒前
杀出个黎明举报求助违规成功
14秒前
寒冷诗霜举报求助违规成功
14秒前
丰知然举报求助违规成功
14秒前
14秒前
14秒前
14秒前
充电宝应助伍子丐的猫采纳,获得10
14秒前
伶俐怀亦应助濮阳千易采纳,获得10
14秒前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
ALA生合成不全マウスでの糖代謝異常の分子機構解析 520
Aspects of Babylonian celestial divination: the lunar eclipse tablets of Enūma Anu Enlil 500
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
2024 Medicinal Chemistry Reviews 400
Dictionary of socialism 350
Mixed-anion Compounds 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3198050
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2847013
关于积分的说明 8061681
捐赠科研通 2511915
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1343778
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 639624
邀请新用户注册赠送积分活动 609261