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惠州市（惠城区、惠阳区）
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汕尾市（城区）
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中山市（石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇）
潮州市（湘桥区、潮安区）
揭阳市（榕城区、揭东区、惠来县、普宁市）
杭州市(上城区、下城区、江干区、拱墅区、西湖区、滨江区、余杭区、萧山区、富阳区、临安区、建德市)
宁波市(海曙区、江北区、北仑区、镇海区、鄞州区、奉化区、余姚市、慈溪市)
温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、苍南县、文成县、泰顺县、龙港市)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、诸暨市)
湖州市(吴兴区、南浔区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)
金华市(婺城区、金东区、义乌市)
衢州市(柯城区、衢江区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
舟山市(定海区、普陀区)
南京市(玄武区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、雨花台区、江宁区、浦口区、六合区、溧水区、高淳区)
无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)
徐州市(云龙区、鼓楼区、贾汪区、泉山区、铜山区、邳州市、新沂市)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区、溧阳市)
苏州市(姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、太仓市)
南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、海安市)
连云港市(连云区、海州区、赣榆区)
淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、洪泽区)
盐城市(亭湖区、盐都区、大丰区)
扬州市(广陵区、邗江区、江都区、宝应县、仪征市、高邮市)
镇江市(京口区、润州区、丹徒区、丹阳市、扬中市、句容市)
泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市)
宿迁市(宿城区、宿豫区)
石家庄市（长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区）
唐山市（路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区）
秦皇岛市(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区）
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开封市（龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区）
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焦作市（山阳区、中站区、解放区、马村区）
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昆明市（呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区）
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中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇气候研究论文称，研究人员研发出一个名为“GenCast”的机器学习模型，其能根据当前和未来天气进行可靠的概率天气预报。该模型表现不仅超过了目前最好的传统中程天气预报，还能更好地预测极端天气、热带气旋路线和风能产量。
该论文介绍，准确的天气预报对于个人、政府和组织的日常关键决策必不可少，这些决策包括是否带雨伞、评估风能产量或是极端天气规划。气象预报传统上使用数值天气预报法，这种方法估计当前天气，并基于此预测未来一段时间的天气情况(称为确定性预报)。这会产生大量潜在情景，通过结合这些情景就能进行天气预报。
在本项研究中，论文第一作者兼共同通讯作者、谷歌旗下前沿人工智能公司DeepMind的Ilan Price和同事合作，研发出GenCast的机器学习天气预测方法，其能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。论文作者用40年(1979至2018年)的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。
这次研究结果显示，相较于一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报——欧洲中期天气预报中心的集合预报(ENS)，GenCast在用于评估表现的1320个指标中有97.2%的指标都优于ENS。论文作者还发现，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
论文作者总结指出，天气预报机器学习模型GenCast或能提供更高效、有效的天气预报，以支持实际规划。(完) 【编辑:张乃月】 新闻结尾
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