深度学习驱动的降水预测：模型与新探索

"该资源是关于深度学习在降水预测中的应用和新方向探索的讲座资料，涉及了多种模型如ConvSLTM2D, U-net, gcForest, GCN, GAN, Transformer等，并讨论了传统预测方法的问题以及深度学习的优势。内容涵盖了数据预处理、模型设计、测试和反馈，提出了时空序列预测的挑战与解决方案。" 深度学习在降水预测中的应用已经成为一个重要的研究领域，尤其是在Deecamp夏令营的课题中。传统的降水预测方法存在诸多问题，如高成本、空报漏报范围大、预报数值偏差等。相比之下，深度学习利用其强大的特征学习能力和模式识别能力，可以对复杂的降水场进行更精确的预报。 特征工程在深度学习模型中扮演着关键角色。数据预处理包括对大规模数据（如5TB）的清洗，处理观测数据（G[histime, feature1, width, height]）和气象模式数据（M[pretime, feature2, width, height]）之间的特征不匹配，以及处理垂直40多个层的特征。数据清洗步骤可能涉及到均值方差归一化，以消除异常值和文件缺失。 模型设计方面，任务被拆分为多个子任务，如时间信息编码以反映天气的周期性，空间信息编码以考虑地形影响。针对观测数据和模式数据的空间不匹配，可能需要进行相应的对齐处理。此外，通过引入专家知识来挑选关键特征，以提升模型的预测性能。 在模型调研中，提及了多种模型，例如随机森林（RandomForest）、时间循环神经网络（TCN-model）、U-net、轨迹门控循环单元（TrajGRU）、卷积门控循环单元（ConvGRU）等。这些模型试图通过不同的方式捕捉时间和空间信息，以提高预测的准确性和连续性。其中，TCN-model通过将LSTM的部分门结构替换为卷积运算，增强了对空间信息的提取。U-net和TrajGRU虽然在空间信息处理上表现出色，但计算成本较高，而ConvGRU则在时间和空间信息的共同提取上取得平衡，但可能会出现时间模糊现象。 为了应对数据不平衡问题，提出了Focal loss，这是一种改进的交叉熵损失函数，特别适用于类别不平衡的场景。此外，模型评估通常会结合交叉熵损失、IOU损失（类似降水时间序列评分）和MSE损失，以全面评估模型的预测性能。 最后，该资料提到了一个基准和新模型的框架，介绍了Keras和TensorFlow等深度学习库在实现这些模型中的应用。这个框架为降水现在预报提供了一个基础，促进了深度学习在气象预测领域的进一步发展。这份资料详尽地探讨了深度学习在降水预测中的应用，以及如何克服相关挑战，对于研究者和从业者来说，是宝贵的参考资料。