本研究通过创建基于偏微分方程的合成数据集，解决时空图机器学习中的数据稀缺问题。这些数据集可用于模拟流行病学、气溶胶和海啸等灾害，且在流行病学数据集上的预训练能提升模型在真实数据上的表现。