🌍 地球科学

🔬 ICLR2026 · 5 篇论文解读

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OmniField: Conditioned Neural Fields for Robust Multimodal Spatiotemporal Learning

OmniField 把"科学观测数据"（气候、空气污染）建模成一个以可用模态为条件的连续神经场，用多模态串扰块（MCT）+ 迭代跨模态精修（ICMR）在解码前对齐异构信号，无需打网格或插值预处理就能统一做重建/插值/预测/跨模态预测，相对 8 个强基线平均降低 22.4% 误差，且在重度传感器噪声下几乎不掉点。

RainPro-8: An Efficient Deep Learning Model to Estimate Rainfall Probabilities Over 8 Hours

RainPro-8 用一个仅 36.7M 参数的 MaxViT-U-Net，把雷达、卫星、数值天气预报（NWP）多源数据融合起来，通过「有序一致损失 + 单次前向预测全时刻」一次性输出欧洲 8 小时、高分辨率的概率性降水预报，精度超过现有 NWP、外推法和深度学习临近预报，同时推理比 MetNet 类方法快 48 倍。

The Seismic Wavefield Common Task Framework

这篇论文把 NLP/CV 里催生 ImageNet、AlphaZero 的"通用任务框架(Common Task Framework, CTF)"思路搬到地震学，提供三套多尺度地震波场数据集 + 一套 12 分制的隐藏测试集评测协议，并用它公平横评了 18 个主流科学机器学习模型——结果发现绝大多数复杂模型连"全预测 0"的朴素基线都打不过。

TianQuan-S2S：通过引入气候态构建次季节-季节全球天气预报模型

TianQuan-S2S 把"长期气候平均态"通过注意力融合塞进 patch embedding、并在 ViT 每一层注入可学习的高斯噪声，专治数据驱动模型在 15–45 天次季节预报上"越预测越糊"的模型坍缩问题，在 ERA5 上同时超过数值模式 ECMWF-S2S 和数据驱动的 FuXi-S2S。

揭示连续表示全波形反演的机制：一个基于波的神经正切核框架

本文把神经正切核（NTK）理论扩展到全波形反演（FWI），提出"基于波的 NTK"统一刻画传统 FWI 与连续表示 FWI（CR-FWI），用其特征值衰减速率解释了"为什么 INR 表示更鲁棒却高频收敛慢"，并据此设计出 INR 与多分辨率网格混合的 IG-FWI，在鲁棒性与收敛速度之间取得更优权衡。