Downscaling Satellite and Reanalysis Precipitation Products Using Attention-Based Deep Convolutional Neural Nets
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
High-quality and high-resolution precipitation products are critically important to many hydrological applications. Advances in satellite remote sensing instruments and data retrieval algorithms continue to improve the quality of the operational precipitation products. However, most satellite products existing today are still too coarse to be ingested for local water management and planning purposes. Recent advances in deep learning algorithms enable the fusion of multi-source, high-dimensional data for statistical learning. In this study, we investigated the efficacy of an attention-based, deep convolutional neural network (AU-Net) for learning spatial and temporal mappings from coarse-resolution to fine-resolution precipitation products. The skills of AU-Net models, developed using combinations of static and dynamic predictors, were evaluated over a 3 × 3° study area in Central Texas, U.S., a region known for its complex precipitation patterns and low predictability. Three coarse-resolution satellite/reanalysis precipitation products, ERA5-Land (0.1°), TRMM (0.25°), and IMERG (0.1°), are used as part of the inputs, while the predictand is the 1-km PRISM data. Auxiliary predictors include elevation, vegetation index, and air temperature. The study period includes 18 years of data (2001–2018) at the monthly scale for training, validation, and testing. Results show that the trained AU-Net models achieve different degrees of success in downscaling the baseline coarse-resolution products, depending on the total precipitation, the accuracy of large-scale patterns captured by the baseline products, and the amount of information transferable from predictors. Higher precipitation rate tends to affect AU-Net model performance negatively. Use of the attention mechanism in the AU-Net models allows for infilling of multiscale features and generation of sharper images. Correction using gauge data, if there is any, can further improve the results significantly.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle