本研究提出了一种改进的Flux Fourier神经算子模型，能够更准确地模拟理想磁流体力学和城市微气候。该模型通过深度学习和新方法，在高分辨率下有效解决了内存复杂度问题，并显著提高了预测准确性和计算速度。

本文介绍了利用Fourier神经算子（FNO）网络进行实时三维城市风场模拟的方法。通过半拉格朗日方法和分数步进法模拟大规模城市问题中的城市微气候特征。数值实验表明，FNO模型能够准确重构瞬时空间速度场，并且在不同风向的未见数据上也具有良好的泛化能力。最重要的是，FNO方法能够在毫秒内进行预测，实现了三维动态城市微气候的实时模拟。