基于深度学习的河南冬小麦春季冻害识别及年代际变化特征模拟

摘要： 采用深度学习长短时记忆模型LSTM，基于中国重要冬小麦种植区河南省的99个气象站点1981-2020年的气象、作物、灾情等多源数据，识别河南冬小麦春季冻害发生情况，探讨冬小麦春季冻害时空分布规律和年代际变化特征。结果表明：（1）优化后的LSTM模型可较好实现冬小麦春季冻害的识别。2017-2020年LSTM模型模拟日最低气温结果与实际最低气温相比，平均绝对百分比误差MAPE为8... （共12页）