基于深度学习的短时强降水预报精度提升研究

摘要

短时强降水易引发洪涝、山体滑坡等灾害，精准预报对防灾减灾意义重大。传统数值预报模型受物理过程简化、数据分辨率限制等因素影响，在短时强降水预报中存在精度不足问题。深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力，为提升预报精度提供了新途径。本文聚焦基于深度学习的短时强降水预报精度提升研究，梳理深度学习在气象领域的应用现状，分析其提升预报精度的内在机制，从数据融合、模型架构创新、训练策略优化等维度探讨精度提升策略，并指出当前面临的挑战与未来发展方向，旨在为提高短时强降水预报水平提供理论支持与实践参考。