本文提出了一种层次化的时空图神经网络模型（HiSTGNN），用于模拟气象变量的跨区域时空相关性。该模型在三个真实气象数据集上表现优异，误差降低4.2%至11.6%。研究还展示了基于图形结构的方法，显著提升了时间序列预测的性能，尤其在长期预测任务中，均方误差减少23%。