未来两周，受季风影响，本地将有短暂雷阵雨，气温可达35摄氏度，降雨量接近常年平均水平。春季高温伴随雨季，空气湿润，除湿机使用频繁，但需使用昂贵滤芯，造成不便。

本文介绍了多种基于深度学习的天气和气候预测模型，如FourCastNet、EWT-MF-LSTM和FuXi-S2S。这些模型通过分析历史数据和时间序列，显著提高了降雨预测的准确性，尤其在印度和非洲地区。同时，研究探讨了人工智能在气候科学中的应用，提出了应对气候变化的新框架和方法。

深度学习在降水与天气预测中的应用：结合数值天气预报可提升短期全球降水预报；神经网络模型能大范围预测未来降水，性能优于部分物理模型；MetNet系列实现高分辨率、高频次降水预测；LSTM在降雨预测中优于DMD；GAN优化模型可捕捉极端降雨；深度学习方法还能改进月度温度预测和降水后处理。