最近,深度学习(DL)技术的指数增长,这是一种数据驱动的方法,在气象和气候预测和预测中已被证明是成功的(例如Bi等,2022; Ham等,2019; Liu et al。与NWP相比,DL模型没有明确包含大气动力学,这可能会影响其性能和应用前景(Reichstein等,2019)。值得注意的是,DL模型可能会在严重降雨事件的预测中遇到困难。有条件生成模型的使用是改善大降雨预测的有效方法,尤其是在现象中(Hess等,2022; Ravuri等,2021; Zhang等,2023)。此外,DL模型可能不符合重要的物理耦合(Han等,2020)和阻碍沉淀的预测。在这种情况下,物理先验告知的DL模型可能证明是有益的(Karniadakis等,2021; Kashinath等,2021)。