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复杂气候网络方法通过分析地球气候系统的时空关系，有助于理解潜在物理过程。该方法在气候系统应用中取得进展，包括： 时空格局识别 潜在驱动机制揭示 气候预测改进 当前主要问题包括： 数据限制和不确定性 模型复杂性和计算成本 非线性动力学的理解不足 解决办法： 加强观测和数据同化 优化模型算法和