NeuralCrop模型发布

NeuralCrop 是一种可微分混合全球格点作物模型，它将 LPJmL 过程模型与数据驱动组件相结合，旨在改进作物模拟。该模型在欧盟小麦和美国玉米的测试中表现优异，日均碳水通量误差降低了 32.6% 至 45.2%。 相比传统的 CPU 版 LPJmL，NeuralCrop 利用 GPU 加速技术，使大规模长期模拟速度提升了近两个数量级。这一技术改进不仅提高了计算效率，还显著提升了产量异常预测的准确性，为农业气象与粮食安全研究提供了新工具。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。