【摘 要】
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为了解决天气雷达传统定量估测强降水有较大偏差的问题,基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型,提出了一种有效的雷达估测强降水方法。基于对降水演变规律的认
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,信德省文化教育部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41675029,41675046)
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为了解决天气雷达传统定量估测强降水有较大偏差的问题,基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型,提出了一种有效的雷达估测强降水方法。基于对降水演变规律的认识,重新设计RNN结构,实现了对前3个时次雨量计降水的耦合,从而改善天气雷达估测强降水的效果。利用连续观测的雷达资料,结合前3个时次雨量计对地面降水量进行估测,解决了利用Z-R关系估测强降水时存在较大偏差的问题。利用2015年夏季降水测试数据集进行验证,并与滚动法建立的Z-R关系方法进行了对比,结果表明,在≥30 m
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