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强对流天气临近预报、预警在气象灾害防御中具有极为重要的地位。在气象业务中,因对强对流天气临近预报、预警准确率和时、空分辨率的极高要求,使其成为业务难点和研究热点之一。对于高时、空分辨率强对流临近预报问题,尝试用深度学习方法来解决。首先将强对流临近预报抽象成同时包含时间和空间的序列预测问题;然后基于改进的循环神经网络算法形成的自编码模型,使用京津冀地区长序列、高时空分辨率天气雷达组网拼图数据进行模型训练;最后利用基于历史0.5 h雷达回波拼图数据训练得到的端到端神经网络,预报未来1 h内的逐6 min回波演