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基于深度学习方法的冰雹自动识别

作  者:
兰明才;蔡荣辉;张靖;周莉;陈静静;许霖
单  位:
株洲市气象局;中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室;气象防灾减灾湖南省重点实验室
关键词:
深度学习;冰雹;自动识别;PredRNN++;Resnet;
摘  要:
使用2018—2020年湖南省11部多普勒天气雷达、区域自动站、闪电定位数据以及冰雹站点记录构建数据集,结合基于时空序列的PredRNN++和Resnet深度学习网络构建冰雹识别模型,以80%的数据作为训练集,20%的数据作为验证集。结果表明,深度学习对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力,准确率达93.81%,基本满足业务需求,但该冰雹识别模型在小冰雹的识别上存在一定的偏差,需要后期改进数据集和模型算法。

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