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基于物理一致性的深度学习区域海洋仿真与降尺度的同时仿真
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的海洋仿真与降尺度框架，成功实现了墨西哥湾8公里分辨率的海洋仿真，并降尺度至4公里，展现出良好的短期技能和长期统计特性。
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关键要点
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本研究提出了一种基于深度学习的海洋仿真与降尺度框架。
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成功实现了墨西哥湾8公里分辨率的海洋仿真。
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框架能够在不出现不自然漂移的情况下进行海洋表面变量的自回归整合。
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使用物理约束生成模型将8公里分辨率降尺度至4公里。
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展示出良好的短期技能和准确的长期统计特性。
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