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摘要
随着全球气候的显著变化，极端降水事件的频繁发生引发多种自然灾害，对社会发
展造成极大损失。短时极端降水具有突发性强，局地性强，持续时间短的特点，目前气
象部门常使用雷达回波外推方法进行短临降水预测。基于物理模型的传统雷达回波外推
方法具有较好的稳定性和可靠性，但难以捕捉复杂的气象动态过程且对历史数据的利用
率较低。近年来，深度学习的兴起为气象领域带来全新的研究思路。相比于传统外推方
法，基于深度学习的雷达回波外推方法具有优秀的数据泛化能力和数据利用率等特点，
能更好模拟降水等复杂气象的演变过程
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