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DropsToGrid

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  1. TOOL · CL_21951 ·

    神经过程方法通过嘈杂的气象站数据增强降雨量估计

    研究人员开发了一种名为DropsToGrid的新方法，通过整合稀疏气象站和雷达数据来估计高分辨率降雨量。这种基于神经过程的方法解决了现有方法的局限性，如噪声、数据倾斜和时空融合不佳等问题。该模型能够生成具有不确定性量化的连续降雨量估计，即使在气象站数据有限的情况下，其性能也优于当前的操作基线和深度学习基线。