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contiguous United States
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新的人工智能框架整合水文过程用于降雨径流建模
研究人员开发了一个名为质量守恒感知器（MCP）的新人工智能框架，该框架整合了水文过程约束，以改进降雨径流建模。通过将土壤储存和排水等过程的物理表征逐步嵌入MCP单元，模型在不同美国水文气候区域展现出增强的预测能力和可解释性。性能最佳的MCP配置在保持明确的物理可解释性的同时，达到了与长短期记忆（LSTM）基准相当的准确性，为过程感知的水文建模提供了有前景的途径。
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新框架改进了时间变化下的气候降尺度方法
研究人员开发了一个新的领域自适应气候降尺度框架，以应对气候预测中时间分布变化的挑战。该框架结合了历史数据的监督重构和历史与未来气候分布之间的领域对齐。实验表明，该方法在时间分布变化最显著时，持续优于现有的偏差校正方法。该方法在高海拔和地形复杂的地区也显示出改进，并减少了上尾温度偏差，增强了非平稳条件下未来气候预测的鲁棒性。