GeoPrior-Mamba重建细分辨率XCO2

Zhao Meng等在arXiv提出GeoPrior-Mamba，利用离线语言模型整理碳吸收、生态系统呼吸和人为排放的相对过程知识，生成确定性先验表并注入多方向Mamba，从稀疏卫星观测重建细分辨率XCO2；语言模型不直接预测XCO2。 基于2018—2020年OCO-2观测，留出样本上的RMSE为0.81 ppm、R²为0.93；作者称，同一评估协议下较CAMS背景插值和Trans-XCO2分别降低48.2%和3.1%。TCCON评估显示重建结果与地面柱状CO₂测量具有一致性，但这些结果目前来自论文报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。