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Physics-Guided Learning of Meteorological Dynamics for Weather Downscaling and Forecasting
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内容提要
本研究提出了PhyDL-NWP框架，结合物理方程与数据驱动模型，解决传统数值天气预报的计算密集和物理不完整问题。实验结果表明，该方法推理速度提升170倍，参数量仅为55K，显著提高了预报性能和物理一致性。
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关键要点
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本研究提出了PhyDL-NWP框架，结合物理方程与数据驱动模型。
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该框架解决了传统数值天气预报的计算密集和物理不完整问题。
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实验结果显示，推理速度提升了170倍，参数量仅为55K。
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PhyDL-NWP显著提高了天气预报的性能和物理一致性。
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