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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