【摘 要】
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临近降水预报是涉水灾害预警、洪水预报和调度管理等依赖气象预报决策的重要基础。高精度、高时空分辨率的气象雷达观测能够有效地捕捉天气过程变化，基于雷达回波外推的临近降水预报方法是中小流域高精度雨洪预报预警的关键。以银川贺兰山地区2017-2020年的C波段天气雷达和地面降水资料为基础，开展了ConvLSTM、ConvGRU和PredRNN三种卷积循环神经网络模型在不同降水情景下的预报性能研究，并将三种
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51909130）； 宁夏重点研发计划项目（2020BCF01002）； 水联网联合研究院项目（SKL-IOW-2020TC2004-02）；
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临近降水预报是涉水灾害预警、洪水预报和调度管理等依赖气象预报决策的重要基础。高精度、高时空分辨率的气象雷达观测能够有效地捕捉天气过程变化，基于雷达回波外推的临近降水预报方法是中小流域高精度雨洪预报预警的关键。以银川贺兰山地区2017-2020年的C波段天气雷达和地面降水资料为基础，开展了ConvLSTM、ConvGRU和PredRNN三种卷积循环神经网络模型在不同降水情景下的预报性能研究，并将三种模型的预报结果与基于半拉格朗日外推的光流法进行对比分析。研究采用临界成功指数（CSI）、命中概率（POD）、虚警率（FAR）、均方根误差（RMSE）和结构相似性指数（SSIM）5种指标评估了三种模型在不同天气系统发展过程中的预报能力。结果表明：ConvLSTM模型可以较好的预测回波变化过程，而PredRNN模型对回波驻留和发展的过程预报效果较好。随着雨强的增大、预报时长的增加，卷积循环神经网络模型对回波运动的捕捉能力和回波强度变化的预测能力显著强于光流法。三种卷积循环神经网络模型中，ConvLSTM和PredRNN模型的预报效果显著优于结构较为简单的ConvGRU模型。ConvLSTM模型能够更好的预报中小雨天气过程，结构更加复杂的PredRNN模型对暴雨过程具有更好的预报效果。
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