人工智能在氣象數(shù)據(jù)集研制中的應(yīng)用綜述

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摘要：

長(zhǎng)序列、高時(shí)空分辨率氣象數(shù)據(jù)集對(duì)氣象業(yè)務(wù)和科研具有重要意義，但是應(yīng)用過程中存在數(shù)據(jù)質(zhì)量低、空間分辨率不足等問題。隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)算法在氣象領(lǐng)域逐步開展應(yīng)用。針對(duì)氣象數(shù)據(jù)集研制中的技術(shù)難點(diǎn)問題，梳理了人工智能技術(shù)的4個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景，即觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制、缺測(cè)數(shù)據(jù)的插補(bǔ)和重構(gòu)、多源數(shù)據(jù)的融合以及低分辨網(wǎng)格數(shù)據(jù)的降尺度，對(duì)各類機(jī)器學(xué)習(xí)模型在上述場(chǎng)景應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和不足進(jìn)行了綜述，并采用文獻(xiàn)計(jì)量方法對(duì)研究前沿及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了定量分析。（剩余21592字）