extreme-events

本文提出基于神经正切核的不确定性量化方法，用于确定性深度学习天气模型，在极端事件期间无需重新训练即可获得更尖锐的自适应预测区间。

介绍了Q-SRDRN，一种使用分位数损失的多分位数超分辨率网络，用于改进极端降水降尺度，在保持整体精度的同时，显著提高了强降雨事件的检测率。