為了進一步提升 EasyST 在天氣預測任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：首先，結合其他天氣相關的外部數據源，如衛星影像、氣象站的即時數據、歷史氣象數據以及社交媒體上的天氣報告等，這些數據可以提供更全面的氣象信息，幫助模型捕捉更細緻的天氣變化模式。其次，可以引入氣象學的專業知識，設計特定的特徵工程，提取與天氣變化相關的特徵，例如風速、濕度、氣壓等，這些特徵能夠增強模型的預測能力。此外，考慮使用集成學習的方法，將多個模型的預測結果進行融合，以提高預測的準確性和穩定性。最後，持續優化模型的超參數，並進行交叉驗證，以確保模型在不同數據集上的泛化能力。