云曈:运动感知的雷达—卫星融合临近预报模型
编号:109 访问权限:仅限参会人 更新:2026-07-31 21:53:39 浏览:0次 张贴报告

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摘要
针对较长预报时效下雷达回波位置偏差、边界模糊和强度衰减等问题,本文研发了融合风云卫星亮温与天气雷达反射率的强降水临近预报模型——云曈(MARSON)。模型以EarthFormer/Cuboid Transformer为骨干,利用过去1小时的多源观测序列预测未来0~3小时雷达回波。通过引入Flow-Warp + Residual机制,将回波演变分解为运动场平流和局地强度修正,从而提高回波主体结构和强回波中心的保持能力。典型个例及多阈值检验表明,MARSON能够有效减轻回波扩散和强度衰减,对中高强度回波的改进更加明显。该模型可为短时强降水和强对流天气的智能临近预报提供技术支撑。
关键词
人工智能,雷达外推,中尺度对流系统,卫星-雷达融合
报告人
张元春
副研究员 中国科学院大气物理研究所

稿件作者
张元春 中国科学院大气物理研究所
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  • 会议日期

    08月12日

    2026

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    2026

  • 08月05日 2026

    初稿截稿日期

  • 08月12日 2026

    注册截止日期

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成都信息工程大学
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成都信息工程大学
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