傅里叶平流神经算子

物理约束更强

该神经算子通过将平流方程嵌入傅里叶谱方法,显著提升了天气预报的物理一致性和计算效率,超越了传统数值模式。

Lin, Kenghong · Lin, Huiwei · Zhang, Baoquan · Ge, Yangjinxi · Dong, Liu · 李旭涛 · 叶允明 · Luo, Chuyao

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2026

参数信息

傅里叶变换次数
1

技术优势

更符合物理规律

模型显式求解平流方程,将大气动力学的物理约束嵌入预测过程,从而生成更符合物理规律的天气模式。

计算效率高

只需一次傅里叶变换和其逆变换即可在谱域求解平流方程,显著降低了计算复杂度。

预报精度高

在实际天气数据集上的大量实验表明,其预报精度超过现有最先进的数值天气预报模型。

应用场景