Presentation Details
TER-PST: A Terrain-Aware Lightweight Transformer Architecture for High-Fidelity Wind Field Downscaling and Inference
ID：1179
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2026-04-14 10:21:34 Hits：144
Oral Presentation
Start Time：2026-04-27 16:25（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S2-3 专题2.3 大气边界层和低空环境 »
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Abstract
准确估算复杂地形下的低空风场是一项关键且具有挑战性的任务，对风能评估及低空安全运行具有重要意义。本研究开发了一种新型的地形感知轻量级Transformer架构（TER-PST），旨在实现高保真的风场降尺度与推理。该模型通过融合多维地形动力参数与时序观测特征，有效捕捉了非平稳气流与复杂下垫面的非线性相互作用。综合评估表明，TER-PST在所有关键指标上均优于现有基准方法，取得了最先进的性能表现。值得注意的是，在垂直方向130个层级的风速预测中，均方根误差（RMSE）显著降低至1.10 m/s以下，同时相关系数（R）高达0.93，展现出卓越的垂直分辨率与预测精度。此外，消融研究证实，引入坡度、坡向及地表粗糙度等地形变量使整体精度提升了约10%，充分验证了地形感知机制的有效性。这些结果表明，TER-PST架构兼具计算轻量化与强泛化能力，可作为复杂山区气象监测及支持低空经济发展的有力工具。
Keywords
低空风场,风场预报,AI预测,复杂地形
Speaker
杨洛祺
博士研究生 中国科学院大气物理研究所Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
-
Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Jun 17 2026
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南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
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