SDECast 用 Neural SDE 直接学物理时间动态，天气预报可提前 5 天出概率预测

SDECast 论文提出用 Neural SDE 在真实物理时间中直接建模大气随机动态，做连续时间概率天气预报，提前期达 5 天仍能产出有效的概率预测。方法将 SDE Matching 扩展到物理空间直接学习随机动态，训练时无需反复模拟 SDE，避免自回归 rollout 在短时间步下的误差累积，并已在模拟地球物理流上恢复出有意义的漂移动态。