双树复小波优化公里级ML天气预报

2026年10月28日，研究人员在arXiv发布新进展。针对公里级机器学习天气预报中精细尺度结构与空间准确性难以兼得的核心挑战，团队提出基于双树复小波变换的损失函数。该方案通过联合约束大气场的尺度、位置和方向，旨在解决现有模型在保留高频细节时易损失空间定位精度的问题，为提升MLWP模型的预测精度提供新方法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。