要進一步提高SALAMA 1D模型對細粒度對流結構的利用，首先可以考慮在訓練過程中引入更多的細粒度數據。這可以通過使用更高解析度的數值天氣預報（NWP）模型來實現，這些模型能夠更好地捕捉小尺度的對流特徵。此外，將多個NWP模型的預報結果進行集成，並在模型訓練中同時考慮所有成員的輸出，可能有助於模型識別出更細微的對流信號。這樣的集成方法可以提高模型對於不同天氣情況的適應性，並增強其對細粒度結構的敏感性。
其次，進行針對性的特徵工程，提取與細粒度對流結構相關的額外變量，例如垂直速度、雲水混合比和冰粒子含量等，這些變量可以幫助模型更好地理解對流的發展過程。最後，進行模型的超參數調整和架構優化，例如增加層數或調整每層的神經元數量，以提高模型的表現能力，從而更有效地捕捉細粒度的對流結構。