AeroChem：物理信息状态空间空气质量长期预报论文

Kien Le Trung 等在 arXiv 发布预印本（扩展版），提出 AeroChem——一个用于化学反应性空气质量长期预报的闭环物理信息状态空间框架。基于论文摘要，方法结合 UDE 过程分支、Mamba 虚拟测量分支和神经卡尔曼融合，在每个预测步骤校正潜在物理状态并反馈给模拟器。 摘要称，在 HanoiAir（作者发布的数据集）和一个公开基准上的实验表明，AeroChem 改善了长时稳定性和突变预测。目前结论来自作者论文摘要，尚无独立验证报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。