本研究提出WeatherODE模型，通过结合波动方程和时间依赖源模型，解决天气预报中的离散误差问题，显著提升全球和区域天气预报的准确性，RMSE指标优于现有方法。

利用WeatherODE缓解时间离散挑战：一种基于物理驱动的沙夹神经ODE用于天气预报
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