XMO-Weather能力介绍本页总览能力介绍 全球模式x局部模式的气象预测大模型 1. 全球核心 以 ECMWF 40 年再分析资料 为训练基座,使用多尺度图神经网络学习动力—热力过程 实现15天25*25km粗颗粒度预测 2. 局部加密 在目标区域动态加密网格至 1 km,并“冻结”全球权重,仅对局地节点进行少量增量训练 融合雷达、地面站与卫星观测,显著提升台风、暴雨等极端天气的路径与强度刻画 3. 动态门控融合 对边 MLP、节点 MLP 与多节点注意力的信息流进行门控,实时在全球-局部间路由特征与算力