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![成果]系统科学学院樊京芳团队提出物理引导机器学习新方法提升ENSO长期可预测性](http://https://news.bnu.edu.cn/images/2026-03/288bed442a5040048c580cf307641dd1.png)
成果]系统科学学院樊京芳团队提出物理引导机器学习新方法提升ENSO长期可预测性
ENSO是地球气候系统中最重要的年际尺度气候振荡现象之一，其变化能够显著影响全球气候格局，对降水分布、极端天气事件、农业生产以及水资源安全等产生深远
中国气象数据服务惠及全球153个国家和地区应用于气候变化研究、农业、灾害防御等多领域
2月27日，记者从国家气象信息中心获悉，自去年9月《中国气候数据产品国际共享目录》发布以
AI融入空气监测助力“蓝天保卫战”
我们每时每刻都需要呼吸空气来维持生命，空气质量的高低对人类健康有着深远影响。然而，据统计
气候模拟欧盟启动数字孪生利用人工智能预测极端天气事件提高防灾减灾能力
随着全球气候变化加剧，极端天气事件频发，对人类社会产生了巨大影响。为了有效应对这一挑战，
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