从分钟到次季节、从降水到大气成分，把持续出现的方法放回科学问题中：它解决了哪种误差、用了什么证据、还有哪些判断没有被验证。
以雷达回波和降水为核心，连接卫星、闪电、环境场和三维体扫。持续区分确定性外推、概率集合、检索和未来预报，重点核验高阈值技巧、增长衰减、跨地区泛化与业务延迟。
关注高分辨率 NWP 后处理、降水订正、雷达—模式融合和强对流诊断。把 0–24 小时方法验证与 2–12/12–72 小时业务需求分开，避免只凭视觉锐利度判断改进。
重点跟踪动力锚定生成式降尺度、偏差订正与异常可预报性、外部多模式公平比较和物理一致性。全球 AI 天气模型只有在方法或证据直接可迁移时才进入重点。
横向跟踪 diffusion、flow matching、generative solver、集合校准、谱约束与物理约束。分别评价位置、强度、谱结构、CRPS/可靠性和推理成本。
跟踪全球与区域 PM2.5 预测、CAMS 和 MLWP 驱动、分析场与真实预报驱动差距，以及沙尘源激活等阈值敏感过程。无站点验证时不外推业务实况能力。
固定初始化时刻、有效时刻、预报时效、阈值、掩膜、空间尺度、单位和共同样本。分别记录代码、权重、许可证、数据覆盖和独立复现。
图像说明本站插图由 AI 生成，仅用于解释研究方向和方法关系，不是观测实况、模型业务输出、论文原图或性能比较；图中的颜色、形态、路径与数值均不代表真实个例或定量结果。