3D卷积监控图像与双流网络：高效低成本的降水临近预报

本文主要探讨了一种创新的降水临近预报方法，针对传统预报产品存在的高覆盖率、高准确率和低成本之间的平衡难题。作者提出了一种结合双流3D卷积和室外监控图像的预测技术。3D卷积神经网络（CNN）被设计用来高效地提取监控图像中的降雨信息，其特点是能在较低的计算成本下自适应性地捕捉局部特征，并通过双损失函数同时考虑全局和局部信息，从而提取出降雨事件的时间和空间特性。 这种方法在高精度的降水强度预报上展现出优势。实验结果显示，相比于单损失函数的神经网络，基于双损失函数的网络在误警率、命中率、临界成功指数和准确率等多个评估指标上表现更优。这表明该模型在预报性能上具有显著提升，特别是在减少假警和提高预报准确度方面。 此外，文章还强调了模型效果的可视化能力，证明了提出的网络能够有效地提取并解析降水图像的特征，有助于预报员更好地理解和解读预报结果。这一新型的降水临近预报方法不仅提高了预报的精度，而且降低了成本，对于实际应用具有重要意义，特别适用于对成本敏感的领域，如农业、交通和城市规划等。 总结来说，本文的核心研究是开发了一个强大的图像处理工具，利用3D卷积对室外监控数据进行深入分析，实现了高效、精确且经济的降水临近预报，为气象预测领域的实时决策提供了强有力的支持。通过对比实验和可视化分析，研究人员证明了这种方法在提高预报性能方面的优越性，为未来的气象预报技术发展开辟了新的可能。