热带气象学报

作者：张毅, 谢宸浩, 陈雨欣, 黎德波, 张永华, 熊梓立

单位：1.广州市突发事件预警信息发布中心,广东广州5106412.广东省气象服务中心,广东广州510641

关键词：定量降水估测, 双偏振雷达, 四维数据集, 三维卷积, 深度学习

基金：中国气象局智能气象观测技术重点开放实验室项目ZNGC2024QN18；广东省气象局科学技术研究项目GRMC2023Q36；广东省气象局科学技术研究项目GRMC2023Z02；

强降水常常引发洪涝灾害，因此提高雷达定量降水估测（QPE）准确性对减轻灾害损失具有重要意义。利用广州双偏振雷达数据与自动站雨量数据生成四维数据集，设计了3DPoly-QPENet、3DTime-QPENet、3DEcho-QPENet三种三维卷积QPE模型进行比较试验。通过测试集的性能评估和典型暴雨个例的检验，得出以下结论：（1）四维数据集相较于传统的三维数据集，在捕捉降水分布特征和提升QPE拟合效果方面提供了更多的可能性；（2）三种三维卷积QPE模型呈现出与结构设计紧密相关的性能差异，其中3DPoly-QPENet在中等降水量区间（15~20 mm·h-1）的平均绝对误差（MAE）较另两种模型平均降低13%；3DTime-QPENet在高降水量事件（>50 mm·h-1）的MAE较另两种模型平均降低8.1%；3DEcho-QPENet全局误差均衡性最优，总体MAE较另两种模型平均降低20.4%；（3）三维卷积模型均系统性优于传统Z-R关系方法，平均RMSE降低46.6%，MAE下降48.6%，CC提升21.4%。

来源：2025年第2期

《热带气象学报》期刊编辑部

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