Beihang University（北京航空航天大学）

Benchmarking Physics-Informed Time-Series Models for Operational Global Station Weather Forecasting

面向全球站点业务天气预报的物理信息时间序列模型基准测试

Tao Han, Zhibin Wen, Zhenghao Chen, Dazhao Du, Song Guo, Lei Bai

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Computer and Information Sciences, University of Newcastle, Newcastle, Australia（新castle大学计算机与信息科学学院） ； Hangzhou Innovation Institute of Beihang University, Hangzhou, China（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出大规模观测数据集WEATHER-5K和物理信息模型PhysicsFormer，通过压力-风对齐和能量感知平滑损失增强物理一致性，在多个天气变量和极端事件预测上评估学术模型与业务系统的差距。

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