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摘要
研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015—2017年海量雷达拼图资料进行人工智能学习来做临近预报。GAN方法从一系列雷达观测资料中,运用卷积法提取回波图像信息建立预报模型,并通过损失函数训练模型,得到基于人工智能技术的临近预报。对2018年发生在广东地区的4个天气过程的外推预报试验表明,GAN方法对对流天气过程的回波位置、形状及强度的临近预报多数情况下与实况基本一致,具有较好的预报效果。但是该方法预报的回波范围偏大,对层状云降水的预报效果较差。对西风带系统引起的降水,西南季风降水,东风系统引起的降水以及台风降水的18个个例1 h预报的3个级别的回波强度检验发现,GAN方法对中等强度回波的预报较好,但对强回波的预报效果仍有待提高。
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