利用随机森林对全球水文模型中的流量预测进行误差校正 这是荷兰乌特勒支大学的Youchen Shen，Jessica Ruijsch，Meng Lu，Edwin Sutanudjaja和Derek Karssenberg撰写的研究文章“使用随机森林对全球水文模型的流量预测进行误差校正”的资料库。 这里包括所有观察到的数据和模拟的PCR-GLOBWB数据，用于建模和分析的脚本，用于研究，其中随机森林充当PCR-GLOBWB流量预测的错误校正模型。 case_study / R / R_diffStation的文件夹提供了此研究项目的所有R和python脚本。 原始数据 原始数据位于case_study / R / data / rawData目录中。 以csv格式从全球径流数据中心（ ）获得的观测流量（m ^ 3 / s） netCDF格式的PCR-GLOBWB（已校准和未校准）的模

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