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ACE2: Accurately Learning Subseasonal to Decadal Atmospheric Variability and Forced Responses
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了ACE2模型，解决了现有机器学习气象变率模型无法评估外部边界条件变化响应的问题。ACE2能够模拟过去80年的大气变率，准确重现厄尔尼诺变率和全球气温趋势，尽管对海表温度和二氧化碳的敏感度尚不完全现实。
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关键要点
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ACE2模型解决了现有机器学习气象变率模型无法评估外部边界条件变化响应的问题。
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ACE2能够模拟过去80年的大气变率，具有高效的计算能力。
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ACE2准确重现了厄尔尼诺变率和全球气温趋势。
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尽管ACE2能够生成重要气候现象，但对海表温度和二氧化碳的敏感度尚不完全现实。
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