DiffDA：一种用于天气尺度数据同化的扩散模型
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内容提要
通过机器学习的数据同化方法DiffDA，可以生成与观测一致的全球大气同化数据，并提高预报模型的预测能力。该方法可应用于实际问题，如自回归数据同化重建分析数据集。
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