基于循环神经网络改进雷达定量估测强降水.pdf

【正文】 基于循环神经网络（RNN）改进雷达定量估测强降水的研究旨在解决传统雷达定量估测技术在预测强降水时存在的较大误差问题。循环神经网络作为一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，能够捕获时间序列中的长期依赖关系，这在气象预报领域尤为重要，因为降水过程具有显著的时间连续性。 传统的雷达定量估测方法主要依靠雷达回波强度与地面降水观测值之间的统计关系，但这种方法往往不能准确反映降水的动态演变，尤其是在强降水情况下，误差较大。本文提出的新方法利用RNN模型，重新设计了网络结构，能够对前三个时间步的雨量计数据进行耦合，从而更好地模拟降水的时空演变规律。 具体实施过程中，研究者利用连续的雷达观测资料和雨量计数据，训练RNN模型来预测地面降水量。通过对比2015年夏季的降水测试数据集，RNN方法相比于传统的雷达-雨量计关系方法，在≥30 mm/h的强降水情况下，均方根误差（RMSE）降低了24.28%，中位绝对误差（Median AE）降低了32.83%。这些结果表明，循环神经网络在定量估测强降水方面的表现显著优于传统方法，具有较高的业务应用价值。 该研究的创新点在于利用RNN模型对降雨的动态演化进行建模，不仅考虑了当前时刻的雷达信息，还结合了过去一段时间的雨量计数据，增强了模型的预测能力。此外，这种方法对于实时和短期预报也有潜在的应用前景，可以为天气预报、灾害预警以及水资源管理提供更精确的数据支持。 总结来说，这篇论文展示了循环神经网络在改进雷达定量估测强降水方面的潜力，通过模型的优化设计，提高了降水预测的准确性和可靠性。这一成果对于提升气象学领域的数据建模能力和预报精度具有重要意义，也体现了深度学习在解决复杂气象问题上的应用价值。未来的研究可以进一步探索更复杂的神经网络架构，如长短期记忆网络（LSTM）等，以提高预测效果，并结合更多气候因素，实现更加精细化的降水预报。