智能摘要 AI
本文介绍了UrbanX框架，一种用于区域天气预报的物理一致性后处理系统。UrbanX结合ClimaX模型和PASSAT物理引擎，通过Adapter模块实现两者间的协同，确保深度学习的灵活性与物理约束的有效融合。系统提供两种模式：轻量模式采用风场去散、拉普拉斯扩散和平滑裁剪等操作，低成本提升物理一致性；完整PASSAT模式则利用球形图神经网络和流体力学方程迭代，全面增强物理约束。实验基于ERA5数据在北京地区进行6小时步长的预测评估，结果显示该方法显著降低了误差并提升了相关性。未来研究将扩展至更长时间步长和地区范围，并应用于GraphCast和FourCastNet等模型，构建更通用的物理一致性后处理体系。
摘要
PPT主要介绍了 UrbanX 框架，这是一个面向区域天气预报的物理一致性后处理系统。其核心思路是将 ClimaX 模型 的数值预测结果与 PASSAT 物理引擎 相结合，通过 Adapter 模块 在两者之间建立桥接，使模型既能保持深度学习的灵活性，又能融入物理约束以提升预测可信度。系统设计了两种模式：轻量模式 通过风场去散、拉普拉斯扩散和平滑裁剪等操作，在低计算成本下改善物理一致性；完整PASSAT模式 则基于球形图神经网络与流体力学方程迭代，全面强化物理约束。实验以 ERA5 数据为基础，在北京地区进行了 6 小时步长的预测评估，结果显示该方法能有效降低误差并提升相关性。未来工作计划拓展时间步长与地区范围，并将框架应用到 GraphCast、FourCastNet 等模型上，以构建更通用的物理一致性后处理体系。
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