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0引言
海洋温度数据常因仪器故障或恶劣天气而缺失，这些缺失值对数据分析至关重要。插补缺失值有助于保持数据完整性和准确性，并为物理海洋分析提供可靠支持。然而，由于海洋环境复杂，传统统计和机器学习方法在捕捉时空关系方面表现有限。
基于统计学的插值方法通过已知数据点间的统计关系估算缺失值。文献[1]提出的数据插值经验正交函数（DINEOF）已成为海洋数据插补的常用方法。（剩余6629字）
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基于三维生成对抗插补网络的海洋温度缺失数据修复
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