【技术实现步骤摘要】
冻土地温预估方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及地质领域，具体而言，涉及一种冻土地温预估方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]多年冻土指的是埋藏在地表以下一定深度内连续两年或者两年以上保持负温状态的岩土层。多年冻土是寒冷气候的产物，具有独特的物理性质，与寒区水文水资源、生态环境、地质灾害有着密切的联系，同时对工程基础设施的稳定性有着重要影响。多年冻土的分类、分布、热特征、水文特征、力学性质等都是相关领域科研人员和工程人员的关注热点。
[0003]多年冻土热状况是评价多年冻土发育和演化状况的最重要指标。狭义上，多年冻土热状况通常指的是单个场地某个或者若干深度上的地温值；而广义上，多年冻土热状况反映多年冻土地温在空间上的延展。如果是以描述多年冻土空间分布为目的的多年冻土地温制图，多是以地温年变化深度处的年平均地温为指标。地温年变化深度理论上指的是一年内地温的变化为零处的深度，但应用上多采用地温年变化等于0.1℃时的深度，年平均地温则是年内连续观测地温的平均值。工程上则多采用10>‑
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种冻土地温预估方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本区域的样本环境因子、样本冻土类型以及样本地温；根据所述样本环境因子、样本冻土类型以及所述样本地温，生成地温预测模型；获取目标区域的目标环境因子；将所述目标环境因子经所述地温预测模型进行处理，获得所述目标区域的目标地温。2.根据权利要求1所述的冻土地温预估方法，其特征在于，所述地温预测模型包括冻土识别模型以及地温计算模型，所述将所述目标环境因子经所述地温预测模型进行处理，获得所述目标区域的目标地温，包括：将所述目标环境因子输入到所述冻土识别模型，获得所述目标区域为连续多年冻土区域的分类概率；若所述分类概率小于概率阈值，则将所述分类概率经由所述地温计算模型进行处理，得到所述目标区域的目标地温。3.根据权利要求2所述的冻土地温预估方法，其特征在于，所述根据所述样本环境因子、样本冻土类型以及所述样本地温，生成地温预测模型，包括：将所述样本环境因子输入待训练的机器学习模型；根据所述机器学习模型输出的预测结果与所述样本冻土类型之间的差异，更新所述机器学习模型；直至所述机器学习模型满足预设条件时，得到所述冻土识别模型。4.根据权利要求3所述的冻土地温预估方法，其特征在于，所述根据所述样本环境因子、样本冻土类型以及所述样本地温，生成地温预测模型，还包括：将所述样本区域的样本环境因子输入到所述冻土识别模型，获得所述样本区域为连续多年冻土区域的分类概率，并作为样本概率；根据所述样本概率，从所述样本区域中确定出非连续多年冻土区域；将所述非连续多年冻土区域的样本概率与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘广岳，赵林，谢昌卫，吴通华，邹德富，胡国杰，赵拥华，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：
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