本研究提出了一种物理启发的深度学习框架，旨在改善传统数值模型在随机子网格尺度处理中的不足，从而提高南中国极端降水事件的预报准确性和可靠性。

本研究提出了一种基于图像到图像深度神经网络的方法，用于高效估计城市地区的地面气温。该方法在速度和计算成本上优于传统数值模型，具有改善城市热舒适度的潜力。