本文介绍了一种基于傅里叶神经算子的下采样方法，能够在低分辨率模拟数据上实现零样本升采样，效果优于现有模型。研究评估了该方法在气候和Navier-Stokes方程解数据上的表现，显示其在单分辨率下采样和零样本上采样方面的优势，并探讨了生成模型在气象数据降尺度中的应用，强调了深度学习在应对气候变化中的潜力。