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FuXi-S2S:一种用于全球次季节预报的准确机器学习模型
超过 2 周的熟练次季节预测对社会各个领域的广泛应用至关重要。本研究介绍了基于机器学习的 FuXi-S2S 次季节预测模型,它以全球每日平均预测为特点,覆盖了 13 个压力层上的 5 个高层大气变量和 11 个地表变量,提供了高达 42 天
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7 months ago
ECMWF 集合预测系统:回顾 25 年以上并展望未来 25 年
本文介绍了欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 的多模式集合预报系统的发展历程,特别是它独特的奇异向量和随机物理特征,并对未来 25 年的集合预测发展和应用进行了推测。
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6 years ago
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