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Este livro oferece uma metodologia de ponta a ponta, orientada para a ciência, para a previsão meteorológica da próxima geração, integrando métodos de aprendizagem profunda com modelos climáticos de base física. Este livro propõe um modelo híbrido que incorpora fusão de dados multimodais, aprendizado de sequência temporal e redes neurais com restrições físicas para melhorar a precisão e a credibilidade da previsão por uma margem substancial. Usando estação terrestre, satélite, sistema de reanálise global e dados baseados em IoT, a estrutura resolve as desconexões espaciais e temporais que afetam os sistemas de previsão tradicionais.