基于Halo注意力机制的双阶段临近降水预报网络

先前基于深度学习进行临近降水预报的方法试图在统一架构中建模雷达回波的时空演变,然而,这些方法可能难以完全捕捉到这种复杂的时空关系.本文提出了一种基于Halo注意力机制的双阶段临近降水预报网络,该网络将降水预测的时空演变过程分为运动趋势预测和空间外观重建两个阶段.首先,可学习光流模块对雷达回波的运动趋势进行建模并生成粗略的预测结果.其次,特征重建模块对历史雷达回波序列的空间外观变化建模并对粗粒度预测结果的空间外观进行特征细化重建,生成精细的雷达回波图.通过在CIKM数据集上的实验表明,本文所提出的方法与主流方法相比,平均的海德克技能得分和关键成功指数分别提高了4.60%和3.63%,达到了0.48和0.45;结构相似性提高了4.84%,达0.52;均方误差降低了6.13%,达70.23.