海洋与大气多物理场预测方法、系统、电子设备及介质

本发明公开了一种基于多尺度图神经网络的海洋与大气多物理场预测方法、系统、电子设备及介质，主要解决现有技术中海洋‑大气耦合建模存在的片面性及海洋与大气物理场交互机制缺失的问题。其实现方案为：获取海洋与大气历史观测数据并进行预处理；构建包含编码器、多重网格、处理器和解码器的多尺度图神经网络模型，其中多重网格通过共享节点与跨尺度边连接局部高分辨率网格和全局低分辨率网格，实现双向信息流动；利用训练集迭代优化多尺度图神经网络模型参数；通过测试集评估并调优模型性能，最终生成高精度预测结果。本发明能同步预测混合波高、波周期、温度、风速等多物理场参数，显著提升计算效率与预测精度，可广泛应用于全球气候分析、海洋灾害预警及海气交互研究。