专利号：202110148282X
本发明公开了一种基于深度双模态的气象参数精细尺度转化方法，S1、确定研究的目标变量；S2、按照空间变异、驱动力、影响要素三方面选择相关的协变量；S3、采集粗分辨率同化数据、精细尺度下的栅格与/或调查或测量数据以及协变量数据；S4、根据粗分辨率及细分辨率大小，建立深度网络结构；S5、确定损失函数及限制性条件，并对数据进行整理配对；S6、尺度转换模型训练；S7、对粗尺度背景与/或域知识进行限制性优化；S8、将训练完成的模型及其参数、测试精度保存；S9、模型的尺度化转换应用。本发明提出将粗分辨率的背景同精细尺度的栅格或测量数据结合的方法，通过双模态深度学习建模，提高了气象栅格同化数据尺度细化效果。
