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Cerra
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深度学习模型从卫星数据中反演大气廓线
研究人员开发了一个深度学习框架，使用残差U-Net架构从Meteosat第三代灵活组合成像仪中反演对流层温度和湿度廓线。该方法在欧洲数据上训练，并使用探空仪进行验证，实现了低于0.4 K的温度偏差和1.5-1.9 K的标准差，相对湿度标准差为12-20%。该模型在云层下表现出改进的性能，并强调了可见光和近红外通道的效用，提供了一种在不依赖数值天气预报的情况下自主监测大气的方法。
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新AI方法利用物理约束增强大气数据降尺度
研究人员开发了一种新的物理信息驱动超分辨率（PISR）方法，以提高降尺度大气数据的准确性和物理一致性。该方法使用控制大气物理学的静力原始方程来约束机器学习模型，以确保超分辨率数据能够尊重变量间的关系。还引入了一个新的指标——归一化物理一致性（NPC）——来量化这种物理依从性。在ERA5、CERRA和COSMO等数据集上的实验表明，PISR提高了重建保真度，改善了超分辨率的准确性，并有助于检测热浪和极端大风等极端天气事件。