NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。
NWP是基于物理定律和数学方程构建的数值模型。它使用大气物理学、流体动力学和热力学等领域的物理知识来描述大气和地球系统的行为。NWP模型通过对物理过程进行建模和求解来预测天气变量的演变。这些模型需要对大气系统的初始状态和边界条件进行准确的观测和数据输入。
深度学习则是一种机器学习方法，通过训练神经网络来自动从数据中学习特征和模式。在天气预测中，深度学习模型可以从大量的观测数据中学习天气变量之间的复杂非线性关系，而无需事先编写物理方程。深度学习模型可以通过输入观测数据和历史天气数据来输出天气预测结果。
区别在于，NWP是基于物理方程的模拟方法，而深度学习是一种数据驱动的学习方法。NWP模型通过准确地建模和求解物理过程来预测天气，它对观测数据和物理知识的需求较高。深度学习模型则更加依赖于大量的数据和训练过程，它可以在数据丰富的情况下学习出复杂的模式和关联。
此外，NWP模型通常需要高性能计算资源和较长的计算时间来进行预报，而深度学习模型可以通过并行计算和GPU加速等方法进行快速预测。
最近的研究和发展趋势是将NWP和深度学习相结合，以发挥各自的优势。例如，可以使用深度学习模型来提取和学习物理模型中难以建模的复杂非线性关系，或者将深度学习模型用作NWP模型中的参数化方案的改进。这样的融合方法有望提高天气预报的准确性和效率。