本文介绍了一种经济有效的千米级降尺度扩散模型，用于物理风险预测。该模型通过训练台湾的高分辨率天气模型得到，并能准确预测有害风和降水极端事件。研究显示，该模型能恢复重要的幂律关系，并具有与学到的物理学相似的多变量关系。此外，该模型还成功保留了全球预报模型的优势，预示着一个新的全球到区域的机器学习天气预报时代即将到来。