基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质

本发明涉及气候预测技术领域，公开了基于物理信息多任务学习的微气候预测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取风速任务、温度任务和湿度任务的协同预测目标，并构建基于多任务学习的微气候预测模型；对微气候预测模型进行训练得到训练完成的微气候预测模型；获取目标街区的空间特征信息和时序气象信息，并输入至训练完成的微气候预测模型，得到目标街区微气候预测结果。本发明提出基于多任务学习机制的协同预测框架，通过构建分层共享的多任务架构和物理一致性损失函数，并采取损失加权优化机制，实现了对风速、温度与湿度的联合预测，在提升预测精度和效率的同时，还增强了模型的泛化能力，显著改善模型的整体预测效果。