“体育气候大模型”听起来像是一个单纯处理天气数据的系统，但实际需要整合的数据类型比想象中更多元，缺少任何一类都会明显影响判断质量。

气象类数据是基础，但不止温度降雨

除了温度、湿度、降雨概率这些常见指标，模型还需要风速风向、雷暴概率、太阳辐射强度等数据，这些指标共同构成WBGT计算和极端天气分级判断的基础输入，任何一项缺失都会影响风险分级的准确性。

场馆和赛事信息同样是必要输入

同样的气象条件，室内外场馆、赛事类型（足球、马拉松、骑行）、运动强度模式完全不同，模型需要结合场馆地理位置、赛事持续时间和具体项目的强度特征，才能把气象数据转化为有实际意义的风险判断，这也是AI为什么还需要气象站和传感器一文强调的数据组合逻辑。