球面物理信息神经算子用于气象降尺度

10月17日，Yiqiang Ye等人在arXiv（cs.lg）发布v1版本论文，提出球形物理信息神经算子。该模型基于IJCAI 2026论文框架，旨在解决全球气象变量降尺度问题。 该模型引入球面拉普拉斯分解和局部球面积分算子，并结合可微物理约束。这种设计专门用于保持动力学一致性，并克服传统方法中存在的球面几何畸变及多尺度耦合失配等难题。 实验结果显示，该模型在不同气象变量及未知查询场景中，精度均优于现有框架。研究证明其具备零样本泛化能力，为从全球到区域的气象降尺度提供了可解释的解决方案。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。