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摘要
高精度、高可靠的短临降水预报，可为暴雨洪涝灾害早期预警、区域防灾减灾提供重要理论方法依据。目前，以深度学习技术为代表的数据驱动的短临降水预报技术逐渐得到应用。然而，由于空间数据、模型结构、参数和训练过程等诸多因素存在不确定性，以及人工智能技术本身存在的低可解释性和低稳健性等特征，数据驱动的短临降水预报具有不可靠性。针对数据驱动的短临降水预报可靠性过程建模不足、可靠性评估方法片面和可靠性传播机制不明的问题，本文提出了一种顾及数据和模型不确定性的短临降水预报可靠性分析、评估和推理技术体系，提升数据驱动的短临降水预报过程可靠性综合评估和关联推理能力，以期为数据驱动的短临降水预报可靠性分析提供理论和技术支撑。
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