降雨短时临近预报技术研究进展

李皓轩; 梅松军; 周康; 包正铎

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降雨预报在农业、水资源管理、城市规划和自然灾害预警等方面有着至关重要的作用,短时临近预报可以为实时决策提供更为有效的参考信息。对目前降雨短时临近预报的主要研究方法进行了总结,阐述了基于探测数据外推、数值模式、统计学习3种常用方法的最新进展。基于探测数据外推的算法对于短时间和小范围内的降雨预报效果较好。数值模式强调物理过程,能全面分析和模拟大气环流场和降雨系统演变过程。机器学习技术的发展推动了基于统计学习的算法在降雨短时临近预报中的应用,具有广阔的应用前景。

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来源
《中国防汛抗旱》 |2023年第5期|19-22|共4页
作者
李皓轩; 梅松军; 周康; 包正铎;
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作者单位

广州市城市排水有限公司;

珠海深圳清华大学研究院创新中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类短期预报方法;
关键词
降雨短时临近预报; 探测数据外推; 数值模式; 统计学习;

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