云场的条件生成
摘要：云物理学相关的过程构成气候模型和预测中最大的科学不确定性。这种不确定性源于当前气候模型的粗糙特性，以及对细节物理的缺乏理解。我们训练了一个生成对抗网络，根据气象再分析数据生成逼真的云场，包括气候模型输出和卫星图像。虽然我们的网络能够生成逼真的云场，尤其是它们的大尺度模式，但还需要进一步的工作来提高其准确性，以解决云团的细微纹理细节，从而改进其预测。
作者：Naser G. A. Mahfouz and Yi Ming and Kaleb Smith
论文ID：2207.02191
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2022-07-06