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搜索结果: 1-1 共查到“信息与通信工程 ENSO”相关记录1条 . 查询时间(0.046 秒)
2024年9月12日，海洋所李晓峰研究团队研究开发了一种深度学习模型-时空金字塔网络（STPNet），并探讨了海表盐度（SSS）在提高厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）预测中的作用。该模型成功将ENSO的预测提前到24个月，并在解决春季可预测性障碍（SPB）问题上取得了显著进展。成果近日发表于国际学术期刊npj Climate and Atmospheric Science （IF 8.5）。

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