結(jié)合Causal-LSTM單元的CrevNet深度學(xué)習(xí)模型在對流降水臨近預(yù)報中的試驗研究

摘要： 【目的】中尺度對流降水預(yù)報是天氣預(yù)報的重點和難點之一，天氣雷達探測的高時空分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)是開展0～2 h臨近預(yù)報的重要依據(jù)，對高分辨率中小流域雨洪預(yù)報具有重要意義。利用雷達數(shù)據(jù)開展對流降水臨近預(yù)報為人們出行、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)、防災(zāi)減災(zāi)提供便利，在氣象和水文領(lǐng)域具有實際應(yīng)用價值?！痉椒ā恳詮V州新一代S波段天氣雷達體掃資料為基礎(chǔ)，采用基于Causal-LSTM記憶模塊的條件可逆網(wǎng)絡(luò)Cr... （共14頁）