人工智能在气象数据集研制中的应用综述

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：

长序列、高时空分辨率气象数据集对气象业务和科研具有重要意义，但是应用过程中存在数据质量低、空间分辨率不足等问题。随着人工智能的发展，机器学习以及深度学习算法在气象领域逐步开展应用。针对气象数据集研制中的技术难点问题，梳理了人工智能技术的4个关键应用场景，即观测数据的质量控制、缺测数据的插补和重构、多源数据的融合以及低分辨网格数据的降尺度，对各类机器学习模型在上述场景应用中的优势和不足进行了综述，并采用文献计量方法对研究前沿及发展趋势进行了定量分析。（剩余21592字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人