基于深度學習的河南冬小麥春季凍害識別及年代際變化特征模擬

摘要： 采用深度學習長短時記憶模型LSTM，基于中國重要冬小麥種植區(qū)河南省的99個氣象站點1981-2020年的氣象、作物、災(zāi)情等多源數(shù)據(jù)，識別河南冬小麥春季凍害發(fā)生情況，探討冬小麥春季凍害時空分布規(guī)律和年代際變化特征。結(jié)果表明：（1）優(yōu)化后的LSTM模型可較好實現(xiàn)冬小麥春季凍害的識別。2017-2020年LSTM模型模擬日最低氣溫結(jié)果與實際最低氣溫相比，平均絕對百分比誤差MAPE為8...