本研究提出了PhyDL-NWP框架，结合物理方程与数据驱动模型，解决传统数值天气预报的计算密集和物理不完整问题。实验结果表明，该方法推理速度提升170倍，参数量仅为55K，显著提高了预报性能和物理一致性。
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