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West South Central states

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  1. TOOL · CL_180754 ·

    新型ConvLSTM模型可提前30天预测叶面积指数

    研究人员开发了一种新颖的序列到序列卷积长短期记忆(ConvLSTM)框架,能够以1公里分辨率提前30天预测叶面积指数(LAI)。该方法在美国中南部进行了测试,利用历史LAI数据和气象输入生成每日预测。该模型在30天预测提前量下,均方根误差(RMSE)为0.36,显著优于持续性基线,并在不同季节、植被类型和地理区域保持了持续的预测能力。