【摘 要】
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研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015-2017年海量雷达拼图资
【机 构】
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深圳市气象局,广东省气象台,哈尔滨工业大学（深圳）
【基金项目】
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中国气象局预报员专项(CMAYBY2017-052;CMAYBY2019-081);深圳市科技创新项目(JCYJ20190422090117011);广东省气象局科技创新项目(GRMC-2016-04;GRMC2018Z06)
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研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015-2017年海量雷达拼图资料进行人工智能学习来做临近预报。GAN方法从一系列雷达观测资料中,运用卷积法提取回波图像信息建立预报模型,并通过损失函数训练模型,得到基于人工智能技术的临近预报。对2018年发生在广东地区的4个天气过程的外推预报试验表明,GAN方法对对流天气过程的回波位置、形状及强度的临近预报多数情况下与实况基本一
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