最近的研究使用生成对抗网络(GANs)学习复杂分布和缩放气候变量。研究提出了三种改进GANs随机校准的方法，通过注入噪声、调整训练过程和使用概率损失度量来提高模型性能。实验结果显示，最佳模型能更好地描述极端情况，提高了对高精度分布的准确性。