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2019年11月12日，来自美国能源部（DOE）阿贡实验室的环境科学家和计算科学家合作使用深度神经网络来代替天气研究与预报（WRF）模式中某些物理方案的参数化，以显著减少模拟时间，实现更高分辨率的模拟，从而预测天气形势短期和长期变化的局地影响。相关研究成果以题名为《数值天气预报模式中行星边界层参数化的快速计算区域感知的神经网络模拟》（Fast domain-aware neural network emulation of a planetary boundary layer parameterization in a numerical weather forecast model）的论文发表于2019年10月30日出版的Geoscientific Model Development。