StationPDE：面向站点的地表PDE多站天气预测
原文标题：StationPDE: Station-Oriented Surface PDE Learning for Multi-Station Multivariate Weather Forecasting
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研究提出StationPDE，一种面向站点的地表偏微分方程学习模型，从离散站点观测构建地形感知的连续地表场，将物理演化分解为地表风输运与高空推断。模型用可学习水平扩散近似缺失的高空变量影响，并以自适应路由器融合数据驱动扩散分支。在Weather2K与MeteoNet上平均降低MSE约9.6%，优于现有基线。
- 问题
- 站点天气预测缺乏显式物理演化，而PDE模型又依赖连续场和高空变量。
- 方法
- 提出StationPDE，从离散站点构建地形感知连续场，分解为地表风输运与高空推断，用自适应路由器融合数据驱动分支。
- 结果
- 在Weather2K与MeteoNet上平均降低MSE约9.6%。
- 影响
- 让站点级预报兼具物理可解释性与精度，适合气象业务落地。
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