一种气温降尺度的半循环对抗生成网络

提出了一种半循环对抗生成降尺度模型,应用于ERA5再分析全球气候地表温度数据在中国及其周边地区的降尺度,该模型引入了重建生成器网络和退化生成器网络,采用对抗损失和半循环损失来优化降尺度结果。通过消融实验验证了该模型的有效性。结果表明,与传统的插值方法以及其他深度学习模型相比,该模型在客观评价指标上有所提高,所生成的地表温度数据细节更加丰富。