Mar, 2024
基于生成式基础模型的快速、自适应和不确定性感知的地球系统模型场景下尺度缩放
Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Foundation Models
Philipp Hess, Michael Aich, Baoxiang Pan, Niklas Boers
TL;DR使用一种高效准确的一次训练模型,通过机器学习来降低任意地球系统模型的计算复杂度,同时实现了无需重新训练模型即可普适于未知气候状态的高分辨率降尺度。