人工智能在短临降水预报中应用研究综述

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2020年第4期北京时间：

作者：方巍

单位：方巍,南京信息工程大学 计算机与软件学院, 南京, 210044;苏州大学 江苏省计算机信息处理技术重点实验室, 苏州, 215006,庞林,南京信息工程大学 计算机与软件学院, 南京, 210044,王楠,陕西省气象台, 西安, 710014,易伟楠,南京信息工程大学 计算机与软件学院, 南京, 210044

摘要：短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水，但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性，使得降水预测精确度并不高.近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，其日渐渗透到人们生活的方方面面，气象领域也因此得益.人工神经网络能够对非线性系统进行建模，因此相比于传统方法，如数值天气预报法和光流法等，人工智能方法使得降水预报的准确率大大提高.本文介绍了传统降水预报的方法，着重总结概括了用于短临降水预报的各种最新人工智能方法，并对各研究方向进行归纳分析，为各类研究人员研究提供有益参考和借鉴.

关键词：人工智能;短临降水预报;雷达回波图;神经网络;机器学习

基金资助：教育部天诚汇智创新促教科研创新基金（2018A03038），苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题（KJS1935）