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比较基于数据驱动和机械模型在落叶阔叶林中预测物候的研究
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内容提要
机器学习在天气预测中准确性和物理一致性优于传统模型，具有独特优势。机器学习模型具有协同作用和低成本，为预测信息提供有价值的额外来源。
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关键要点
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机器学习在天气与气候预测中对传统模型构成挑战，准确性更高。
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研究考察了Pangu-Weather模型的准确性和物理一致性。
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机器学习模型的准确性优势源于其独特性。
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机器学习模型与传统数值天气预报输出具有协同作用。
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机器学习模型在实际应用中计算成本极低，提供额外的预测信息来源。
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