热带气象学报

作者：蔡康龙, 胡志群, 谭浩波, 黄锦灿, 张伟强, 张晶晶, 植江玲

单位：1.佛山市龙卷风研究中心/中国气象局龙卷风重点开放实验室，广东佛山5280002.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京1000813.广东省气象局，广东广州5100804.高明区气象局，广东佛山528000

关键词：定量降水估测, 卷积神经网络, S波段双偏振雷达, 测雨精度

基金：广东省重点领域研发计划2020B1111200001；广东省气象局科学技术研究重点项目GRMC2022Z03；佛山市气象局科学技术项目201915；

利用偏振升级改造后的广州新一代天气雷达（CINRAD/SAD）水平反射率ZH、差分传播相移率KDP、差分反射率因子ZDR和广东佛山219个地面气象自动站雨量数据，形成不同偏振量组合的8个数据集。基于卷积神经网络（CNN），建立雷达定量降水估测网络架构QPEnet，并将该架构用于雷达定量降水估测（QPE），评估结果表明：数据集通道数N的增加可降低QPEnet的定量降雨估测的均方根误差（RMSE），并提高相关系数（CORR）；对于由ZH形成的数据集Z、Z_1~3 km和Z_6 min，随着通道数N的增加，数据集Z、Z_1~3 km和Z_6 min的性能逐步得到提高，数据集Z_1~3 km和Z_6 min的均方根误差（RMSE）分别是4.71和3.78，比数值集Z分别降低了1.3% 和18.7%；数据集Z_1~3 km和Z_6 min的CORR分别是0.82和0.88，比数据集Z分别提高了2.5%和10.0%；对于ZH、KDP和ZDR偏振量组成的数据集里面，数据集Z_ZDR_KDP的拟合性能最好，RMSE为3.97，比数据集Z的RMSE降低了14.6%，CORR是0.86，比数据集Z提高了7.5%；分别对0.6~5mm、5~10 mm、10~20 mm、20~30 mm、30~40 mm、40~50 mm和50 mm以上的7个降水量级的均方根误差（RMSE）、平均偏差比（MBR）、平均误差（AE）和相对误差（RE）等的统计结果表明，数据集Z_6 min降雨精度最高。

来源：2024年第1期

《热带气象学报》期刊编辑部

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