本研究提出了一种量子增强的参数高效学习方法，用于台风轨迹预测。通过结合量子参数适应（QPA）与多卷积门循环单元（ConvGRU）模型，显著降低了训练参数数量，提高了预测准确性，推动了高性能台风预测的可持续性。