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Predicting root-zone soil moisture using a small sample deep learning approach
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AI
DOI：10.1016/j.jhydrol.2026.136348.png)
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摘要
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• 引入一种小样本深度学习方法TabPFN，用于根区土壤湿度预测。
• TabPFN优于传统基线模型，在时间尺度和网格密度变化下保持稳定。
• TabPFN支持数据稀疏区域的根区土壤湿度（RZSM）区域化，用于干旱监测和水资源评估。
Keyword:
Root-zone soil moisture
TabPFN
Regionalization
Data scarcity
