一种多气象特征融合的时空降尺度模型

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关键词：深度学习；气象时空降尺度；多尺度特征；Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ

中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：

文章编号：１００３－３１０６（２０２４）０２－０４８３－１４

０ 引言

提供精细化的天气预报对工农业生产以及人们的日常出行非常重要，现有的全球气候模式（ＧｌｏｂａｌＣｌｉｍａｔｅ Ｍｏｄｅｌ，ＧＣＭ）［１］输出的时间和空间分辨率均较低，无法反映区域气候变化的特征；区域气候模式（Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｍｏｄｅｌ，ＲＣＭ）［２］以全球气候模式的输出作为边界条件独立运行，能解释局部的物理过程，但消耗的计算资源较多。（剩余5399字）