热带气象学报

作者：任照环, 林锐, 周浩, 覃彬全, 李卫平, 许伟

单位：1.中国气象局气候资源经济转化重点开放实验室，重庆市防雷中心，重庆4011472.中国气象局金佛山国家综合气象观测专项试验外场，重庆4011473.重庆莱霆防雷技术有限责任公司，重庆4011474.重庆市气象安全技术中心，重庆401147

关键词：深度学习, 雷电落区预报, 雷达, 雷电定位数据

基金：重庆市科委技术创新与应用示范项目：爆炸危险场所雷电防护关键技术研究cstc2018jscx-msybX0137；重庆市气象部门业务技术攻关项目：重庆混合基线闪电定位资料的应用YWJSGG-202147；

以PredRNN时空预测模型作为骨干网络，ASPP模块为分类器，构建了雷电落区预报的深度学习模型(Lightning-Net)。模型以前1 h的雷达组合反射率和雷电定位数据为预报因子，输出未来1 h的雷电落区。利用2020—2021年重庆市雷达、雷电定位数据对模型进行训练，在2022年的数据集上测试。结果表明：构建的Lightning-Net模型TS（Threat score，威胁分数）评分为0.53、命中率(POD)为0.82，相比传统的光流法和UNet模型具有一定的优势；个例检验发现，模型对强雷暴的预报效果优于弱雷暴，模型对雷电落区变化的整体趋势能很好的把握，但对雷暴主体周围的零星雷电预报能力不足。

来源：2024年第5期

《热带气象学报》期刊编辑部

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