提前一年预测旱情
利用机器学习从GRACE观测和气象驱动中学习关系，实现未来12个月陆地水储量及干旱的预测。
李夫鹏 · Kusche, Jüergen · Sneeuw, Nico · Siebert, Stefan · Gerdener, Helena · 王正涛 · 超能芳 · 陈刚 · Tian, Kunjun
Geophysical Research Letters 2024
模型学习GRACE总水储量与前期水文气象驱动的关系，可预测未来12个月的水储量变化，远超传统方法的短期预报。
基于近实时的观测驱动数据，模型不仅能预测趋势，还能识别极端缺水事件，为干旱预警提供依据。
模型预测结果由后续GRACE观测独立验证，证实其能预报次年全球陆地水储量趋势，增加了可靠性。