排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
利用贝叶斯三角帽法将多个GRACE/GRACE-FO重构模型进行融合,提升基于深度学习的地表质量变化重构模型的精度,为高精度填补及重构GRACE/GRACE-FO数据提供参考。实验表明,组合模型估算的全球陆地水储量变化的不确定性最低,其结果在多数流域与参考模型的一致性更佳;较最优的重构模型,组合模型全球及流域的不确定性降低约15%,纳什效率系数(NSE)提升约5%,尤其在半干旱、半湿润及湿润区域,其精度提升更明显。 相似文献
1