基于深度学习的数值模式降水产品降尺度方法

发布时间：2022-02-23 18:45

　　提出一种基于深度学习的数值模式降水产品降尺度方法。利用深度学习的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力,建立深度超分辨率模型提取不同分辨率数值模式降水产品间相对应的有效信息,从而将低分辨率数值模式降水产品利用提取的信息重构为高分辨率产品,继而通过构建多时次组合降尺度深度模型提取时间关联性进一步提升了重构准确性。基于欧洲中期天气预报中心不同尺度数值模式降水产品的实验表明所提方法能够比常用的双三次插值方法更有效地将低分辨率降水产品转换为对应的高分辨率产品。 

【文章来源】：热带气象学报. 2020,36(03)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 资料和方法
    2.1 所用资料
    2.2 技术路线
    2.3 单时次深度精细化模型
    2.4 多时次组合深度精细化模型
3 结果验证
    3.1 统计对比
    3.2 个例分析
        3.2.1 个例分析1
        3.2.2 个例分析2
4 结论和讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CWRF模式夏季日降水量的订正技术对比[J]. 李欣韵,余锦华,梁信忠.  热带气象学报. 2019(06)
[2]基于动力相似方法的台风极端降水概率预报研究[J]. 姜丽黎,余晖.  热带气象学报. 2019(03)
[3]日最高温度统计降尺度方法的比较研究[J]. 徐振亚,任福民,杨修群,曹经福.  气象科学. 2012(04)
[4]气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例[J]. 彭彬,周艳莲,高苹,居为民.  地球信息科学学报. 2011(04)
[5]气象资料的统计降尺度方法综述[J]. 刘永和,郭维栋,冯锦明,张可欣.  地球科学进展. 2011(08)
[6]基于双三次插值算法的图像缩放引擎的设计[J]. 张阿珍,刘政林,邹雪城,向祖权.  微电子学与计算机. 2007(01)
[7]EXERCISE IN DOWNSCALING ON SEA SURFACE TEMPERATURE ALONG CHINESE COAST[J]. 练树民,王凯,崔茂常,EduardoZorita.  Chinese Journal of Oceanology and Limnology. 2000(02)
[8]空间内插方法比较[J]. 李新,程国栋,卢玲.  地球科学进展. 2000(03)



本文编号：3641156