本研究提出Mjölnir框架，解决深度学习在气象预测中对全球闪电活动表征不足的问题。通过训练ERA5气象因子与闪电定位数据，Mjölnir有效捕捉环境条件与闪电活动的非线性关系，准确重现闪电分布及季节变异性，为地球系统模型提供AI解决方案。