深度学习

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。 人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气...

No.1 研究背景 降水作为水循环的重要组成部分，在连接生物圈、水圈、岩石圈和大气圈等方面发挥着重要作用。降水的空间分布极其复杂，这对气象、水文及其相关过程有着深远的影响。因此，定量降水估计(QPE)的精度对于水文、气象、气候、农业、生态和自然灾害防治等都具有重要意义。为了提高定量降水估计的精度，已经开发了许多用于融合卫星数据和观测降水数据的模型。然而，已有的融合方法大多单独考虑卫星数据和雨量站数据的空间或时间相关性，融合后的降水数据仍然受到空间分辨率低和区域精度不高的限制...