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Mjölnir：全球闪电频率的深度学习参数化框架

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出Mjölnir框架，解决深度学习在气象预测中对全球闪电活动表征不足的问题。通过训练ERA5气象因子与闪电定位数据，Mjölnir有效捕捉环境条件与闪电活动的非线性关系，准确重现闪电分布及季节变异性，为地球系统模型提供AI解决方案。

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标签

AI解决方案 Mjölnir框架 气象预测 深度学习 闪电活动
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