基于GCN_GRU模型的青海省逐日蒸散发融合数据集（1990-2023年）
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蒸散发（ET）作为连接陆地与大气水循环的关键环节，在全球水循环中具有重要作用。本研究通过对比现场观测数据，评估了两种实际蒸散发数据集（GLEAM和ERA5_Land）的精度。为提高数据准确性，我们引入地表温度和净辐射作为协变量进行数据融合，并提出一种基于深度学习的多源ET融合模型，该...
创建时间：
2026-06-11
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蒸散发（ET）作为连接陆地与大气水循环的关键环节，在全球水循环中具有重要作用。本研究通过对比现场观测数据，评估了两种实际蒸散发数据集（GLEAM和ERA5_Land）的精度。为提高数据准确性，我们引入地表温度和净辐射作为协变量进行数据融合，并提出一种基于深度学习的多源ET融合模型，该...