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基于深度学习的雷电预报模型

深度学习，雷电预报，雷达，雷电定位数据

雷电预警预报技术及其应用 > 雷电预警预报技术

雷电对人的生命财产具有重大威胁，但准确及时的预测雷电仍然困难重重。本文将最新的视频预测模型SimVP用于雷电预报，构建了Lighting_cast雷电预报模型，模型包含1h预测、6min预测两个子模型。模型以前1小时的雷达组合反射率、雷电定位数据为预报因子，输出未来1小时雷电密度；利用2020-2021年重庆市雷达、雷电定位数据对模型进行训练，并在2022年数据集上测试，结果表明：本文构建的深度学习模型对雷电预报有较好的效果，1小时模型TS评分为0.51，命中率（POD）为0.8，6min模型T₀预报时刻的雷电预报，TS评分可达0.62，POD可达0.82，但随着预报时间的延长，TS评分、POD逐渐下降，FAR、PO逐渐上升，T₉预报时刻TS评分下降到0.38，POD下降到0.78；个例分析发现，本文构建的雷电预报模型，对雷电落区的移动趋势及雷电密度都有较好的预报效果，对发展旺盛的强雷暴预报效果最好，但对于首次雷电的发生及雷电的结束预报效果较差。