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Data underlying the research on: Downscaling precipitation

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4TU.ResearchData2021-07-19 更新2026-04-23 收录
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https://data.4tu.nl/articles/dataset/Data_underlying_the_research_on_Downscaling_precipitation/13574405
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This document is a description of all files and scripts used for the MSc thesis research of Avelon Gerritsma:Super-resolution neural networks: a strategy to downscale model output dataThis document indicates the order in which the files were created/used, files are indicated with /. In the files are desciptions to explain what is done.The precipitation maps are downloaded from https://www.ecmwf.int/en/forecasts/dataset/ecmwf-reanalysis-20th-century-using-surface-observations-onlyIntermediate files (TFRecord files that are rescaled, after step 3, can be found on 4TU name: Data underlying the research on: Downscaling precipitation)Scripts can be found on github<br><br>

本文件为阿维隆·格里茨玛(Avelon Gerritsma)硕士论文研究所用全部文件与脚本的说明文档,其研究主题为「超分辨率神经网络:一种模拟输出数据降尺度的策略」。本文件列明了各文件的创建与使用顺序,文件以「/」作为标识。各文件内部均附带有操作说明,用以阐释其具体功能与执行流程。本次研究所用的降水场数据,下载自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)的「仅使用地面观测资料的20世纪再分析数据集」,获取链接为:https://www.ecmwf.int/en/forecasts/dataset/ecmwf-reanalysis-20th-century-using-surface-observations-only。步骤3后生成的经过重缩放的TFRecord格式中间文件,可于4TU平台获取,对应数据集名称为「降尺度降水研究相关数据」(Data underlying the research on: Downscaling precipitation)。相关研究脚本可在GitHub平台获取。
提供机构:
Baart, Fedor
创建时间:
2021-07-19
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
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二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

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