【摘 要】
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强对流天气引发的降水过程演变速度快、破坏程度大,极易造成城市内涝、地质山洪等灾害的发生,严重威胁人民群众的生命财产安全。因此,准确而快速的降水估计和短时降水预测对于合理开发和科学配置水资源,以及灾害天气预报预警、维护自然生态平衡都显得尤为重要。多普勒气象雷达作为目前主流的遥感探测工具,可以测量云、降雨以及各种强对流天气的内在因素,对于人们了解天气系统发挥着重要的作用;因此利用多普勒雷达回波数据开展
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强对流天气引发的降水过程演变速度快、破坏程度大,极易造成城市内涝、地质山洪等灾害的发生,严重威胁人民群众的生命财产安全。因此,准确而快速的降水估计和短时降水预测对于合理开发和科学配置水资源,以及灾害天气预报预警、维护自然生态平衡都显得尤为重要。多普勒气象雷达作为目前主流的遥感探测工具,可以测量云、降雨以及各种强对流天气的内在因素,对于人们了解天气系统发挥着重要的作用;因此利用多普勒雷达回波数据开展定量降水估计/预测也已成为重要的研究方向。目前,基于雷达回波数据的降水估计主要依赖于传统的气象方法Z-R关系,而降水预测主要采用数值天气预报法和雷达回波外推法,前者已经不能够满足更为精细化的降水评估要求,后者在准确率方面已不满足业务需求。本文以多普勒雷达回波为主要数据源,利用深度学习相关技术,开展定量降水估计与预测算法研究。本文的研究工作如下:（1）提出一种基于雷达反射率和气象因子合并的降水估计算法RM-1DCNN。为了实现雷达回波与气象因子同维度输入网络,对气象因子数据进行普通克里金（Ordinary Kriging,OK）插值处理,获得多种气象因子的二维特征并与雷达回波数据进行预处理;随后基于一维卷积神经网络设计降水估计回归算法以评估气象因子对降水估计可能产生的影响。实验结果表明,RM-1DCNN模型输入中加入气温特征(RM-1DCNN（T）)的方案最优,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.642mm/6min,平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）为0.223mm/6min,相关系数（Correlation Coefficient,CC）为80.033%,相较于传统降水估计方法,RM-1DCNN（T）有效解决了小/中雨阶段出现的低估问题。（2）提出一种基于时空深度融合模型的雷达定量降水估计算法FFNet-LSTM。为了映射真实的降水系统,构建了时序三维雷达数据结构;利用特征融合网络（FFNet）对多高程、多尺度雷达数据进行空间特征提取和融合,利用长短时记忆（LSTM）网络获取降水的时间依赖关系;提出的降水估计回归算法FFNet-LSTM的RMSE为0.446mm/6min,MAE为0.234mm/6min,CC为75.894%,平均偏差（Mean Bias,MB）为-0.01mm/6min;实验结果表明FFNet-LSTM模型可以有效利用高海拔雷达数据,并对混合降水进行准确估计。（3）提出一种基于时序残差模型的降水预测算法Res-Bi Conv LSTM。为了实现网络对降水特征更直接和更充分的学习,设计一种基于卷积和偏差的特征提取方法对CIKM2017数据集进行预处理;随后将Bi Conv LSTM单元和残差结构结合实现模型对降水时空相关性的同时捕捉以及避免模型训练过程中出现过拟合问题,利用结合模块对Tiny-Rain Net网络进行改进,提出降水预测回归模型Res-Bi Conv LSTM。实验结果表明Res-Bi Conv LSTM模型的RMSE为6.12mm/h,MAE为3.15mm/h,CC为91.81%,拟合度（R-Squared,R~2）为84.14%,与其他循环网络相比,具有更好的降水预测表现。
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