不断变化的气候有时会带来可怕的后果。如何准确地预测大气环流对于全球气候模型至关重要。近年来，深度学习方法在大气模拟和气候预测方面取得了重大进展。本文提出了一个新方法，该方法结合了双线性模型和深度学习方法来进行时间和空间大气环流预测。通过使用气象字段的双线性变换，可以提高数据的维度和专业性。深度学习模型使用多层卷积神经网络和长短期记忆网络来学习非线性高阶动力学。在广泛的精度评估中，本文的方法证明了其在大气模拟和预测中具有出色的性能。这一研究为气候模型的发展带来了新思路，可为全球气候变化的预测和应对提供可靠的科学依据。
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