meteorological variables | BriefGPT

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加强天气预测：基于深度扩散模型的超分辨率
本研究探讨了深度学习扩散模型在天气数据超分辨率方面的应用，该新方法旨在增强气象变量的空间分辨率和细节。通过利用扩散模型（特别是 SR3 和 ResDiff 架构），我们提出了一种将低分辨率天气数据转化为高分辨率输出的方法论。我们的实验使用
PDFa month ago
MetaSD: 普适可扩展的气象要素降尺度统一框架
提出了一种结合元学习的统一降尺度方法，旨在便捷降尺度不同气象变量，在不同时空尺度下。实验证据表明，该方法在定量和定性评估方面优于现有的顶层降尺度方法。
PDF2 months ago
基于观测引导的气象场缩尺度：基准和新方法
本研究介绍了一种新型的天气降尺度模型，名为 HyperDS，它基于超网络架构并通过集成多尺度观测先验信息，实现了连续尺度建模的气象场效果，并在多个表面变量上优于其他基准模型。
PDF5 months ago
基于机器学习模型的 UTEQ 太阳辐射预测
本研究旨在探索不同机器学习模型在预测 State Technical University of Quevedo 中心校区太阳辐射方面的有效性，并通过开发基于网络的工具展示该模型在实时太阳辐射预测中的实用性，为高效太阳能管理提供贡献。
PDF6 months ago
推断土壤温度与归一化差异植被指数之间的关系
研究发现，气候变化对植物的表型学有重要影响，尤其通过改变碳循环。本研究使用机器学习技术和 SHapley 加性解释（SHAP）值分析了土壤温度、气象变量与植被表型学的关系，结果表明土壤温度与季节开始和高峰有显著关联，而气象变量也对植被表型学
PDF6 months ago
带有掩码自编码器的预训练天气模型用于多变量天气预报
通过预训练技术，我们提出了一种基于自编码器的气象模型 W-MAE 用于多变量天气预报，在长时间范围内建模了气象变量的空间相关性，在时间尺度上，我们利用预训练的 W-MAE 对气象变量进行未来状态的预测，与 FourCastNet 模型进行比
PDFa year ago
CVPREarthNet2021: 一个大规模数据集和挑战问题，用于作为引导视频预测任务的地表预测
通过预测与未来天气相关的卫星图像，借助大规模数据集和深度神经网络模型进行天气预测，从而有助于农作物产量预测、森林健康评估或生物多样性监测等下游应用。
PDF3 years ago