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由于人为气候变化和厄尔尼诺现象加剧，世界海洋平均表面温度达到有记录以来最高水平，超越此前纪录，引发对极端天气和海洋生物影响的担忧。
本文介绍了EddyFlow，一个用于公里级海面温度降尺度的深度学习框架，它在预测精度、尺度相关结构和区域泛化之间取得平衡。该框架在多个海洋区域实现了强大的零样本性能和近乎理想的频谱保真度。