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世界气象组织（WMO）最近的一份报告强调，与水有关的灾害在过去50年中造成了自然灾害的最高人类损失，其中91％以上的死亡发生在低收入国家。这种差异很大程度上是由于缺乏足够的地面监测站，例如天气监测雷达（WSR），这些障碍雷达（WSR）的安装昂贵。对于外观，尽管美国和欧洲的共有600 WSR，尽管它们的房地产近一半，但少于40。为了解决这个问题，基于卫星的观察结果提供了全球，近实时的监视解决方案。但是，他们面临着几个挑战，例如准确，偏见和空间分辨率低。这项研究利用扩散模型和残留学习的力量，将这些局限性在统一的框架中构成。我们引入了第一个扩散模型，以纠正不同降水产物之间的不一致模型。我们的方法降低了从10 km到1 km的降压卫星沉淀估计的有效性。在西雅图地区进行的广泛经验表明，准确性，降低降低和空间细节方面有显着提高。重要的是，我们的方法仅使用降水数据来实现这些结果，展示了纯粹的基于相同视力的方法来增强卫星沉淀产品的潜力，并为该领域的进一步发展铺平了道路。
arxiv：2501.07447v1 [cs.lg] 2025年1月13日
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