【摘 要】
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随着空-天-地综合气象监测技术的快速发展和人工智能技术的不断创新,为提升降水临近预报精度和时效性带来了新的机遇。研究基于雷达探测的深度学习降水临近预报方法,评估不同方法对回波预测精度的影响,定量估计回波预报准确性和量化预报临近降水,对推动气象雷达应用和提高临近降水预报精准度具有重要的科学价值和实践意义。本文基于校正后的雷达回波数据,研究深度学习模型在临近降水预报中的应用。构建了卷积门控循环单元模型
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随着空-天-地综合气象监测技术的快速发展和人工智能技术的不断创新,为提升降水临近预报精度和时效性带来了新的机遇。研究基于雷达探测的深度学习降水临近预报方法,评估不同方法对回波预测精度的影响,定量估计回波预报准确性和量化预报临近降水,对推动气象雷达应用和提高临近降水预报精准度具有重要的科学价值和实践意义。本文基于校正后的雷达回波数据,研究深度学习模型在临近降水预报中的应用。构建了卷积门控循环单元模型（Convolutional Gated Recurrent Unit,ConvGRU）、卷积长短期记忆模型（Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM）以及长短期记忆模型（Long Short-Term Memory,LSTM）、光流法（Optical flow,Of）两种传统临近降水预报模型,利用西宁地区的雷达和雨量计数据,对比分析了不同模型回波预报精度;对比研究了单层和多层雷达回波采样对预报精度的影响;结合地面雨量计观测数据,实现了站点雷达降水的定量估计。论文的主要结论如下:（1）结合雷达数据的多维性与神经网络的自学能力,建立基于深度学习的ConvGRU、ConvLSTM降水预报模型具有较好的结构性能,相比于Of和LSTM模型预测精度更高,可以有效的延长外推时间（2）ConvGRU在1.5-2h的预报结果比ConvLSTM更稳定。在12min-2h的预报时间中,ConvGRU预报雷达回波的相关系数下降了16.3%（单层）和12.6%（多层）,ConvLSTM下降了29%（单层）和24.1%（多层）。（3）3000m高度的单层数据比3000m-5500m高度区间中的采样数据在预报中的效果更好。对比两种采样方式,在2h中的预报结果,后者误报率更高,与3000m高度的单层数据相比,ConvGRU、ConvLSTM、LSTM和Of误报率分别提高了9.92%、14.18%、11.39%和6.17%;且对数据进行多层采样后雷达回波的峰值会收到较大的影响,不宜应用于实际的业务预报中。（4）设定不同的阈值对预报结果的评价有影响。评价指标CSI对10d Bz以上强度的雷达回波的预报评分最高,随着阈值的增加,评分逐渐降低,对30d Bz以上强回波的预测,技巧评分最低,不宜在雷达反射率因子的预报中应用较高的阈值。（5）ConvGRU和ConvLSTM对站点的雨强估测精度较高。将雨量计实测雨强与估测值进行对比,ConvGRU和ConvLSTM的相关系数为0.80和0.74,Of和LSTM的相关系数为0.53、0.42,前者总体离散度较小,稳定性高,对站点雨强具有一定的估测能力;后者相关性较差,且低估程度明显不能较好的预测站点的雨强。基于高时空分辨率雷达回波数据的深度学习模型在降水临近预报的应用中具有预报精度高、响应速度快、有效延长外推时间等显著优势,在进一步提高预报精度上具有较大的潜力。与基于长久的实践和业务经验建立的数值天气预报系统相比在各个方面仍需要进一步的研究与发展。目前,人工智能在临近预报中的应用仍处于初级阶段,与数值预报相结合,提高临近预报精度,增强天气过程演变、发展和消散过程中的可解释性是未来预报业务的发展趋势。
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