Physics-Guided Flow Matching: A Generative AI Framework for Global Total Electron Content Forecasting

📄 arXiv: 2610.37159v1 📥 PDF

作者: Si-Tong Yang, Feng Ye, Xian Lu, Dong Lin, Benjamin C. Martinez

分类: cs.LG, physics.space-ph, stat.ML

发布日期: 2026-10-27

💡 一句话要点

提出物理引导流匹配框架以提高全球电子总量预测精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 全球电子总量 物理引导 生成AI 流匹配 电离层动态 空间天气监测 预测精度 统计模式

📋 核心要点

  1. 现有方法在全球电子总量预测中缺乏有效的物理指导，导致预测精度不足。
  2. 本文提出的框架通过流匹配技术，将物理动态与统计模式结合，提升了预测的准确性。
  3. 实验结果显示，该模型的平均均方根误差（RMSE）比ConvLSTM低39.2%，且在所有纬度上均表现优异。

📝 摘要（中文）

准确预测全球电子总量（TEC）对空间天气监测及卫星通信和导航系统的可靠运行至关重要。本文提出了一种物理引导的生成人工智能框架，用于日间全球TEC预测。该框架基于流匹配，通过逐步转化初始分布样本为具有目标数据统计特征的新样本，并将描述电离层动态的偏微分方程（PDE）融入转化过程中，利用物理知识指导样本间的变化。模型结合了物理动态与数据捕获的统计模式，适应性地调整其在不同位置的相对贡献。通过使用一年全球TEC数据进行训练和评估，结果表明该模型在各个时间段和纬度上均显著提高了预测精度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决全球电子总量（TEC）预测中的精度不足问题，现有方法未能有效结合物理知识与统计学习，导致预测结果不够准确。

核心思路：提出的物理引导生成AI框架通过流匹配技术，将电离层动态的物理模型与数据驱动的统计模式相结合，利用物理知识指导样本转化过程，从而提高预测精度。

技术框架：整体架构包括数据预处理、流匹配模型构建、物理动态融入、模型训练与评估等主要模块。模型通过逐步转化样本，学习目标数据的统计特征。

关键创新：最重要的创新在于将偏微分方程（PDE）引入流匹配过程，利用物理知识显著提升生成模型的预测能力，与传统的纯数据驱动方法形成鲜明对比。

关键设计：模型设计中采用了适应性调整的贡献权重，考虑不同纬度和地理位置的物理动态变化，损失函数设计上结合了物理约束与统计误差，确保模型在不同条件下的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的模型在所有预测时间段和纬度上均优于代表性基准方法，平均均方根误差（RMSE）比ConvLSTM低39.2%，比未引入物理指导的同框架低23.8%，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括空间天气监测、卫星通信和导航系统等。通过提高全球电子总量的预测精度，可以显著提升这些系统的可靠性与安全性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Accurate forecasting of global total electron content (TEC) is important for space weather monitoring and the reliable operation of satellite communication and navigation systems. We propose a physics-guided generative artificial intelligence (AI) framework for day-ahead global TEC forecasting. The framework builds on flow matching, which learns to gradually transform samples from an initial distribution into new samples that share the statistical characteristics of the target data. The proposed model incorporates ionospheric dynamics described by a partial differential equation (PDE) into this transformation process, guiding the changes between initial and target samples using physical knowledge. The model further combines the physical dynamics with statistical patterns captured from data to learn this transformation, adaptively adjusting their relative contributions at each location. The model is trained and evaluated using one year of global TEC data generated by the Thermosphere Ionosphere Electrodynamics General Circulation Model (TIEGCM). The results demonstrate that our model improves both spatial and temporal forecasting accuracy over representative benchmarks, including statistical, deep learning, and generative AI methods at all lead times and across latitudes. The average root mean square error (RMSE) is 39.2% lower than that of ConvLSTM and 23.8% lower than that of the same framework without physical guidance. The learned contribution weights vary systematically with latitude and across geographic locations, showing how the physical contribution changes across the forecast domain. These findings demonstrate that explicit physical guidance improves generative forecasts of global TEC and highlight the value of incorporating physical dynamics into generative AI modeling.