研究人员开发了一种新的陆面模型参数估计方法，通过将数据整合到可微分的、基于物理的正向模型中。这种称为神经物理学的方法使用卷积运算来表达控制方程，从而无需伴随公式即可直接进行时间相关参数的基于梯度的优化。该方法使用合成土壤温度数据进行了测试，结果表明来自两个深度的观测足以进行可靠的参数估计，并且还应用于美国凤凰城的城市通量塔数据，以估计导热系数、体积热容和传热系数。 AI
影响 这项研究引入了一种新颖的物理信息机器学习方法，用于科学模型中的参数估计，有可能提高气候和环境建模的准确性和效率。
排序理由 详细介绍新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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