Компьютерная наука > Машинное обучение [представлено 26 февраля 2026 года, последний пересмотренный вариант - 15 сентября 2026 (эта версия, v2)) Название: Частичное восстановление метеорологии на поверхности PDF HTML View (экспериментальный) резюме: Погода вблизи поверхности колеблется от десятков до сотен метров, однако остается неурегулированной в анализе и прогнозах. Мы проверяем, можно ли сделать вывод об этом вариации без разрешения атмосферной динамики. Сочетание небольших метеорологических станций, наблюдения Земли с высоким разрешением и тяжёлой атмосферной динамики мы вычисляем температуру, точку росы и ветер на расстоянии 30 метров от всей территории Соединенных Штатов. В отношении измерений, проведенных в пространстве и во времени, оценки позволяют снизить погрешность на 11-28% относительно наиболее сильного исходного уровня. В пределах отстоявшихся 0,25 долл. США по окружной сети мы восстанавливаем больше пространственных отклонений, чем исходные, что объясняет почти половину температурных колебаний в средней клетке. Данный метод позволяет выявить временные различия между местами расположения и формирует последовательные модели, связанные с топографией и почвенным покровом. Помимо погоды, наши выводы показывают, насколько скудные наблюдения динамической системы могут сочетаться с интенсивными наблюдениями за устойчивой экологической структурой для восстановления неурегулированных в противном случае пространственных изменчивости. История представления: Serrie Wang…
Частичное восстановление метеорной погоды
arXiv: 2602,23146v2 Тип объявления: заменить резюме: Погода в районе поверхности колеблется от десятков до сотен метров, однако при анализе и прогнозах остается неурегулированной. Мы проверяем, можно ли сделать вывод об этом вариации без разрешения атмосферной динамики. Сочетание небольших метеорологических станций, наблюдения Земли с высоким разрешением и тяжёлой атмосферной динамики мы вычисляем температуру, точку росы и ветер на расстоянии 30 метров от всей территории Соединенных Штатов. В отношении измерений, проведенных в пространстве и во времени, оценки позволяют снизить погрешность на 11-28% относительно наиболее сильного исходного уровня. В пределах отстоявшихся 0,25 долл. США по окружной сети мы восстанавливаем больше пространственных отклонений, чем исходные, что объясняет почти половину температурных колебаний в средней клетке. Данный метод позволяет выявить временные различия между местами расположения и формирует последовательные модели, связанные с топографией и почвенным покровом. Помимо погоды, наши выводы показывают, как мало наблюдений динамической системы можно сочетать с плотными наблюдениями перси.
