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本文介绍了PIHIM，一种物理信息混合神经模型，用于预测北极海冰浓度演变，结合深度学习与物理方程以提高准确性和短期预测能力。
本文提出了一种基于条件变分自编码器（cVAE）的概率后处理框架，用于对北极海冰的季节性预报进行偏差订正，相比标准方法，在校准性、锐度及谱功率方面均有提升。