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尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。
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卫星观测和月表实测结果都显示现今月球已经没有全球偶极磁场。对阿波罗返回样品的古磁场强度研究指示月球在42–35亿年存在一个相对活跃的发电机所产生的磁场，强度可达几十微特（μT），接近现今地球磁场水平；该磁场在约31亿年前下降了一个数量级，之后维持在几微特的强度；磁场强度在15–10亿年再次下降，并最终在距今10亿年以后的某个时刻，月球发电机完全停止工作。由于样品的局限性，目前发表的月球古磁场强度数据主要集中在30亿年前，而月球磁场中晚期演化过程则缺乏约束。并且，已有数据均来自月球正面返回样品，人们对月背古磁场的认识基本处于空白。月球古磁场时空分布信息的缺乏导致关于月球磁场的持续时间、几何形态和驱动机制等问题仍存在较大争议。例如，有学者对月球发电机持续时间的问题提出了完全不同的观点，认为月球发电机难以长期存在，或许只能维持在月球形成最初的1–2亿年。
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