Физически информированное прогнозирование атмосферной температуры для климатических цифровых двойников
Исследование оценивает физически информированную нейросеть для краткосрочного прогноза потенциальной температуры при неполных термических наблюдениях, используя уравнение адвекции-источника в координатах давления и замыкание диабатического источника, зафиксированное по предыдущим 12 часам. Валидация выполнена на почасовых данных реанализа ERA5 на трех уровнях давления для горизонтов один, два и три часа в сравнении с персистентностью, локальным трендом и двумя нейросетевыми базовыми моделями.