Grid2Text 数据集: 把气象网格数据与专家推理链对齐

摘要

准确的气象预报是公共安全与经济稳定的基础，却高度依赖数值天气预报（NWP）模型，其复杂输出往往难以被非专业读者理解。大语言模型（LLM）有望将结构化数据转写为自然语言、自动生成预报报告，但进展受限于兼具模态鸿沟与专家隐性推理的稀缺数据集。为此，作者提出 Grid2Text 数据集，将 ERA5 气象网格特征与经专家核验的文本预报对齐，包含气温趋势、风矢量转变、湿度区间和降水类型的显式推理链；并基于人在回路工作流建立验证基准，以保证数据的物理一致性与逻辑准确性。作者预期这一开放获取数据集将推动可解释的天气预报讨论类 LLM 方法，促进科学文本生成。