23研赛 F题 基于深度学习及双偏振雷达的降水短临预报技术

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为大家分享两篇文章，第一篇论文主要回顾了中国在双偏振雷达研究和应用方面的进展。论文首先介绍了双偏振雷达的特点和数据质量控制程序。然后，论文讨论了从双偏振雷达数据中估算降水量和微物理参数的方法，包括利用ZDR、KDP等参数进行降水估算和微物理特征反演。接下来，论文探讨了双偏振雷达在强对流天气中的应用，包括对超级单体雷暴、冰雹、台风外围降水等的观测和分析。最后，论文提到了双偏振雷达数据在数值模型验证和数据同化中的应用，并指出了未来的研究方向和挑战。

总的来说，这篇论文回顾了中国在双偏振雷达研究和应用方面的进展，包括数据质量控制、降水估算、微物理特征反演和强对流天气观测与分析。论文提供了对双偏振雷达在气象预报中的潜在应用的初步认识，并为未来的研究提供了方向和挑战。

第二篇文章讨论了对流降水的预测问题，并提出了一种名为FURENet的深度学习方法来改进预测性能。文章指出，对流降水的快速发展、短寿命和高度非线性的特点使其难以准确预测。现有的预测方法主要基于雷达回波的外推，但存在输入信息不足和模型结构不够有效的问题。为了解决这些问题，研究人员设计了FURENet模型，利用双偏振雷达数据作为输入变量，提供对流风暴的微物理和动态结构信息，以提高预测模型的性能，利用极化雷达变量提供的微物理和动态结构信息来提高预测能力。实验结果表明，使用FURENet和极化雷达变量可以显著改善对流降水的预测性能

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* U1 v2 T3 E, e+ k, f