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确定性引导扩散模型用于概率天气预报
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种整合了确定性和概率方法的天气预报模型，名为DGDM。通过训练确定性模型和概率模型，并利用确定性模型的预测结果作为概率模型的起始点，DGDM在全球和区域预测方面取得了准确且先进的结果。
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关键要点
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该论文介绍了一种天气预报模型，名为DGDM。
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DGDM整合了确定性和概率方法的优势。
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模型能够提供准确的天气预测和概率预测。
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通过训练确定性模型和概率模型，DGDM在预测中取得了先进的结果。
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确定性模型的预测结果被用作概率模型的起始点。
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DGDM在全球和区域预测方面表现出色。
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