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Earthformer
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新的基准数据集HeatCast支持邻里尺度地表温度（LST）预测
研究人员推出了HeatCast，这是一个新的基准数据集，用于预测美国124个城市邻里尺度的地表温度（LST）。该数据集源自Landsat影像，提供30米分辨率的月度LST数据以及相关的环境因素（如海拔和光谱指数），覆盖2013年至2025年6月期间。该基准包括固定的时间分割、LCZ分层指标和评估工具。在测试中，Earthformer模型在预测下个月LST时达到了7.74 K的RMSE，优于CNN+LSTM模型，并展示了非LST通道在准…
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新型AI模型通过物理指导增强3D水文气象预报
研究人员开发了PredHydro-Net，一个旨在改进3D水文气象预报的新型深度学习框架。该模型采用物理指导，通过采用双解码架构和谱监督来解决标准深度学习在预测极端天气事件方面的局限性。与现有的深度学习模型和业务系统相比，PredHydro-Net在检测极端事件和准确表示空间纹理方面表现出卓越的性能，同时还显示出与卫星数据的高度一致性。