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利用微地震测量和机器学习方法重建海浪数据
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
自1993年以来，卫星测高仪观测显示全球平均海平面每年上升3.4毫米。研究利用机器学习预测海平面变化未来模式，了解气候变化信号对海平面上升的贡献，并预测未来海平面变化。提出结合卫星观测和气候模型模拟的机器学习框架，预测未来30年海平面上升。通过训练全连接神经网络进行非线性融合，预测测高仪数值，并应用于未来气候模型预测海平面模式。提出将空间数据集分段成聚类，改进机器学习模型预测能力。
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关键要点
- 自1993年以来，全球平均海平面每年上升3.4毫米。
- 研究利用机器学习技术分析海平面变化的未来模式。
- 气候变化信号如温室气体、气溶胶和生物质燃烧对海平面上升有贡献。
- 提出结合卫星观测和气候模型的机器学习框架，进行未来30年的海平面上升预测。
- 通过训练全连接神经网络进行非线性融合，预测1993-2019年的测高仪数值。
- 将学习到的全连接神经网络应用于未来气候模型预测海平面模式。
- 提出将空间数据集分段成聚类，以改进机器学习模型的预测能力。
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