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2023-07-26 发布于四川
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一种基于深度学习的ERA5降水产品降尺度方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度学习的ERA5降水产品降尺度方法，首先获取ERA5再分析数据、GPM卫星数据和地面站日降水观测数据，并进行预处理；基于皮尔逊相关系数法衡量气象因子与地面观测降水之间的相关性，选取相关性较大的气象因子作为有效特征；剪裁各数据至研究区域，并进行归一化；建立降水降尺度模型，设计损失函数及模型参数；训练获得最优模型，对降尺度结果进行评估；采用双分支结构，以GPM卫星数据作为标签，一个分支以低分辨率降水作为输入，另一分支以有效气象特征作为输入来学习辅助指导；训练后的模型不仅捕捉了时

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116484189 A (43)申请公布日 2023.07.25 (21)申请号 202310454771.7 G01W 1/10 (2006.01) (22)申请日 2023.04.2

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