【摘 要】
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针对传统雷达回波外推方法存在数据利用率低、预报精度不高等局限,利用定标后的青海大学校内X波段天气雷达监测数据,建立ConvLSTM深度学习模型进行回波外推,并与传统光流法的
【机 构】
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青海大学土木工程学院,省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室
【基金项目】
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科学技术部国家重点研发计划项目(2017YFC0403600),清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室——宁夏银川水联网数字治水联合研究院联合基金(sklhse-2020-Iow01)
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针对传统雷达回波外推方法存在数据利用率低、预报精度不高等局限,利用定标后的青海大学校内X波段天气雷达监测数据,建立ConvLSTM深度学习模型进行回波外推,并与传统光流法的外推结果进行对比。结果表明:(1)在不同的输入时长和外推时间中,ConvLSTM的精度都明显优于光流法,在第1.5小时内的平均预测误差比光流法低69%。(2)模型输入时间恒定为30 min时,误差随外推时间的增加随之增大;在空间分布中,误差随着高度层的增加呈上升趋势,且回波与700 hPa的气压有较好的相关性。因此,与传统雷达回波外推方
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