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天气预报在支撑农业、可再生能源生产和灾害管理等各领域的战略决策方面发挥着关键作用。然而，大气固有的动态混沌特性给传统预测模型带来了重大挑战。量子计算模拟技术的引入为应对这些挑战提供了极具前景的替代方案。在此背景下，该研究探索了量子机器学习与气候预测这一新兴交叉领域。研究团队基于NASA全球能源资源预测（POWER）数据库的真实气象数据，实现了量子神经网络（QNN）的训练应用。结果表明，在风速预测等场景中，QNN在预测精度和对数据突变的适应能力方面有望超越经典循环神经网络（RNN）。尽管存在非线性特征和架构敏感性，该量子神经网络在处理时序变异时展现出稳健性，且在温度预测中实现了更快的收敛速度。这些发现凸显了量子模型在中短期气候预测中的应用潜力，同时也揭示了优化路径和提升广泛适用性所面临的核心挑战。