基于深度学习的气候系统数字孪生的长期不稳定性：原因与解决方案【英文版】

英文标题：Long-term instabilities of deep learning-based digital twins of the climate system: The cause and a solution中文摘要：本文旨在解决数据驱动数字孪生模型长期稳定性的问题，揭示了任何深度学习结构中普遍的因果机制，即：谱偏差，并进一步阐明了如何通过深度学习理论和基本数值分析弥补这种偏差，提出了一种缓解此类不稳定性的方法，实现了气候系统的长期稳定数值模拟和准确的短期预测。英文摘要：Long-term stability is a critical property for deep learning-baseddata-driven digital twins of the Earth system. Such data-driven digital twinsenable sub-seasonal and seasonal predictions of extreme environmental events,probabilistic forecasts, that re