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Application of Modulated Adaptive Fourier Neural Operators in Temporal Interpolation of Weather Forecasts
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内容提要
本研究提出了一种新型插值模型，利用调制自适应傅里叶神经算子，解决天气数据在有限时间分辨率下无法准确捕捉快速变化天气事件的问题。该模型生成的中间时间步与实际1小时分辨率数据几乎无差异，且相比线性插值减少约50%的均方根误差，更好地模拟极端天气事件的统计特征。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型插值模型，利用调制自适应傅里叶神经算子解决天气数据在有限时间分辨率下无法准确捕捉快速变化天气事件的问题。
- 该模型生成的中间时间步与实际1小时分辨率数据几乎无差异。
- 相比线性插值，该模型减少约50%的均方根误差。
- 模型能够更好地模拟极端天气事件的统计特征。
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