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抽象的气候变化提出了深远的全球挑战，要求准确的建模和预测以减轻其影响。传统气候模型通常会在气候系统的复杂性和非线性上挣扎，从而限制了它们捕获极端事件和动态反馈回路的能力。机器学习（ML）已成为一种变革性的工具，利用庞大而多样的数据集提高气候建模准确性并提供可行的见解。本综述探讨了ML在推进气候变化建模和预测中的作用，重点关注关键技术，例如监督学习，无监督的学习，深度学习和强化学习。我们检查了极端天气预测，温室气体监测，可再生能源优化以及气候模型区域降低的应用。尽管具有潜力，但ML仍面临挑战，例如数据偏见，模型可解释性和高度计算需求。通过将ML与传统方法相结合并促进跨学科的合作，该技术可以彻底改变气候科学，从而提供创新的解决方案，以理解和解决不断变化的气候的复杂性。
第42页机器学习在气候变化中的作用...
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