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数据驱动的天气预报模型的局限性
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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
本文探讨了机器学习在天气预测中的应用。研究发现，机器学习模型在准确性上的优势主要是由于其独特性而产生的。此外，机器学习模型在特定的预测应用中与传统数值天气预报输出具有协同作用，并且在实际应用中具有极低的计算成本。
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关键要点
- 机器学习在天气与气候预测领域对传统预测模型提供挑战。
- 机器学习模型在预测准确性上优于基于物理模型的预测。
- 机器学习模型的准确性优势源于其独特性。
- 机器学习模型与传统数值天气预报输出具有协同作用。
- 机器学习在实际应用中具有极低的计算成本，提供额外的预测信息来源。
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