基于国产超算系统的大规模城市气象环境智能预测方法

本发明提供的基于国产超算系统的大规模城市气象环境智能预测方法，包括如下步骤：针对多种城市建筑物几何数据，在不同的气象源位置和气象物理信息下进行数值模拟，得到大规模点云数据集；对大规模点云数据集进行分块处理，得到分块点云数据和分块点云特征；将各块分块点云数据的网格点坐标、分块点云特征和气象物理信息输入至点云神经网络模型进行预测，得到分块气象流场预测结果；点云神经网络模型基于分布式并行策略和物理信息损失函数进行训练和参数优化；拼接各块的分块气象流场预测结果并进行跨块边界平滑处理，得到整体气象流场预测结果。本发明通过分布式并行、融合气象物理信息和跨块边界平滑的手段，精准高效地预测大规模城市气象环境。