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国家冰川冻土沙漠科学数据中心

洪涝灾害多元信息立体监测与辨识技术方案

U-Net深度学习模型填补了卫星降水空白，并通过Borderline-SMOTE和AdaBoost方法优化了降水融合精度。进一步，采用图像超分辨率技术改进数值模式预报降水后处理模型，有效

贡献者:: 李伶杰
点击量:: 2010
文件大小:: 2.2 MiB
更新时间:: 2025-04-29

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基于U-net的长江下游及里下河地区集合预报降水数据集（2021-2022年）

精确的天气预报是社会发展、城市安全运行、人民生活以及水旱灾害防御的重要保障。近年来，尽管数值预报降水技术取得显著进展，然而，其预报精度仍受到初始场不确定性、模式结构限制及参数化方法局限性的影响，较粗的空间分辨率也制约了其在气象水文领域的广泛应用。因此，...

贡献者:: 李伶杰, 高锐
点击量:: 2449
文件大小:: 20.1 GiB
更新时间:: 2025-06-30