使用深度学习对极端降水事件进行短期预测，提高天气预报的准确性和实时性。
近年来，深度学习方法已被应用于天气预报，尤其是雷达观测的降水预报。这些方法利用大量雷达复合观测数据来训练神经网络模型，以端到端的方式进行训练，无需明确参考降水过程的物理定律。 这里复现了一个针对极端降水的非线性短临预报模型——NowcastNet，该模型将物理演变方案和条件学习法统一到一个神经网络框架中，实现了端到端的优化。
学科领域
气象学
贡献方
百度AI Studio
方法
AI/ML
问题类型
预测问题
高阶微分操作
计算库
