1. 本选题研究的目的及意义
降水作为一种重要的天气现象，对社会生产和人民生活有着密切的影响。
准确及时的降水预报对于防灾减灾、水资源管理、农业生产等方面具有重要的意义。
短临降水预报是指对未来0-6小时内的降水情况进行预测，由于其时间尺度短、预报难度大，一直是气象预报领域的难点和热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
降水短临预报一直是气象研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络在降水短临预报中的应用越来越广泛，取得了一系列进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将利用神经网络方法构建高精度的降水短临预报模型，主要内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理：收集相关的气象数据，例如雷达回波数据、卫星云图数据、地面观测数据等，并对数据进行质量控制、缺测值处理、数据标准化等预处理操作。
2.特征提取与选择：分析降水现象的时空特征，从原始气象数据中提取与降水密切相关的特征，例如雷达回波强度、云顶亮温、水汽含量等，并利用特征选择方法筛选出对降水预报贡献较大的特征。
3.神经网络模型构建与优化：选择合适的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，根据降水短临预报的特点对模型结构进行设计和优化，并利用训练数据对模型进行训练和参数调整。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：收集来自气象局等权威机构的雷达回波数据、卫星云图数据、地面观测数据等。
利用气象数据质量控制方法对原始数据进行质量控制，剔除异常数据。
采用线性插值、样条插值等方法处理缺失数据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多源气象数据融合的降水短临预报方法：将雷达回波数据、卫星云图数据、地面观测数据等多源气象数据进行融合，以克服单一数据源的局限性，提高模型的预测精度。
2.探索深度学习模型在降水短临预报中的应用：采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，充分挖掘降水过程的时空特征，提高模型的预测能力。
3.针对降水短临预报的特点对模型结构进行优化：根据降水过程的时空特性，对模型结构进行设计和优化，例如采用卷积层提取空间特征、循环层提取时间特征、注意力机制关注关键信息等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 俞小鼎,周小珊,朱文剑,等.中国短临降水预报技术进展[J].气象学报,2021,79(04):585-606.
[2] 张涵,李俊,朱江,等.融合雷达外推和深度学习的短临降水预报方法[J].气象,2022,48(01):79-90.
[3] 冯宇,智晶,刘奇,等.基于深度学习的雷达回波外推短临降水预报[J].气象,2021,47(12):1527-1538.
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