TC-Next：多模态模型零样本预报热带气旋路径与强度

Zhe Wang 等在 arXiv 论文（arXiv:2609.02085v2）中提出 TC-Next，一个多模态深度学习模型，利用基础模型的大气运动与热力学场预报及 GridSat 红外卫星图像，预报未来 6—24 小时的热带气旋路径和强度。 据论文摘要，TC-Next 仅以西北太平洋上的 GraphCast 预报训练、且只依赖通用大气变量；在 GraphCast 预报上，相比规则式追踪器 TempestExtremes，路径误差降低 15%—44%，强度误差降至其 1/3—1/6。模型还零样本应用于 WeatherNext Cyclones 的通用气象场（2025 西北太平洋季节）。以上结果基于论文摘要，尚未经独立验证。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。