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PACE：物理信息驱动的不确定性意识气候模拟器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
数据驱动的深度学习模型正在改变天气预报，但在气候建模方面仍面临挑战。本文提出了一种条件生成模型，能够生成准确的全球气候模拟，稳定性良好，超越了相关基准，为高效气候模拟提供了重要进展。
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关键要点
- 数据驱动的深度学习模型正在改变全球的天气预报。
- 气候建模的成功应用仍面临挑战。
- 提出了首个能够生成准确且物理一致的全球气候集合模拟的条件生成模型。
- 模型每隔6小时进行一次时间步骤，并在10年的模拟中保持稳定。
- 该方法超越了相关基准，接近成功模拟气候模型的黄金标准。
- 讨论了基于动力学信息扩散模型的关键设计选择。
- 为高效的数据驱动气候模拟迈出了重要一步，有助于理解地球和适应气候变化。
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