Nature Communications: Гибридная модель глобального земного испарения, основанная на глубоком обучении
Наземное испарение (E) является ключевой климатической переменной, контролируемой множеством факторов окружающей среды. Ограничения, которые регулируют испарение с листьев растений (или транспирацию, Et), особенно сложны, однако часто предполагается, что они взаимодействуют линейно в глобальных моделях из-за ограниченных знаний, основанных на местных исследованиях. Авторы посредством алгоритмов глубокого обучения, используя данные о вихревой ковариации и сокодвижении вместе со спутниковыми наблюдениями, моделируют транспирационный стресс (St), т. е. уменьшение Et от его теоретического максимума. Они встраивают новую формулировку St в модель, описывающую процессы наземного испарения, чтобы получить глобальную гибридную модель E. В этой гибридной модели формулировка St интерактивно связана с базовой моделью в суточных временных масштабах. Сравнения с данными на месте (in situ) и спутниковыми прокси-данными демонстрируют расширенные возможности оценки St и E в глобальном масштабе. Предлагаемая структура может быть расширена для улучшения оценки E в моделях системы Земли и улучшения понимания этой важной климатической переменной.
