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基于光流引导扩散的降水概率降尺度化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种经济有效的千米级降尺度扩散模型，用于物理风险预测。该模型通过训练台湾区域高分辨率天气模型得到，能够准确预测有害风和降水极端事件。研究显示，该模型能够恢复重要的幂律关系，并展示了多变量关系，如冷锋中的强降雨伴随的尖锐风和温度变化，以及台风眼壁周围的极端风和降雨带。此外，该模型还成功保留了全球预报模型的优势，预示着一个新的全球到区域的机器学习天气预报时代即将到来。
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关键要点
- 提出了一种经济有效的千米级降尺度扩散模型，用于物理风险预测。
- 该模型通过台湾区域高分辨率天气模型和ERA5再分析数据训练而成。
- 模型在块状RMSE和CRPS评分上表现出良好的效果。
- 能够准确恢复有害风和降水极端事件的重要幂律关系。
- 研究了冷锋中的强降雨伴随的尖锐风和温度变化等多变量关系。
- 成功保留了全球预报模型的优势，预示着新的机器学习天气预报时代的到来。
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