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FuXi-RTM: A Physically Guided Prediction Framework with Radiative Transfer Modeling
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内容提要
本研究提出FuXi-RTM框架，将物理建模与深度学习结合，解决气象预测中的物理约束不足问题。经过五年的数据评估，结果显示其在88.51%的变量和时间组合中优于传统方法，显著提高了辐射通量预测的准确性。
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关键要点
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本研究提出FuXi-RTM框架，结合物理建模与深度学习。
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解决了气象预测中物理约束不足的问题。
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经过五年的数据评估，FuXi-RTM在88.51%的变量和时间组合中优于传统方法。
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显著提高了辐射通量预测的准确性。
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