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A convolutional recurrent neural network for strong convective rainfall nowcasting using weather radar data in Southeastern Brazil

引用

Artificial Intelligence in Geosciences 2022年第1期3卷 8-13页

作者： angelica n.caseri Leonardo Bacelar Lima Santos Stephan Stephany CEMADEn-Estrada Dr.Altino Bondensan 500-Eug^enio de MeloS.J.CamposBrazil InPE-Av.dos Astronautas 1758-Jardim da GranjaS.J.Campos12.227-001Brazil

Strong convective systems and the associated heavy rainfall events can trig-ger floods and landslides with severe detrimental *** events have a high spatio-temporal variability,being difficult to predict by standard meteorological numerical *** work proposes the M5Images method for performing the very short-term prediction(nowcasting)of heavy convective rainfall using weather radar data by means of a convolutional recurrent neural *** recurrent part of it is a Long Short-Term Memory(LSTM)neural *** tests were performed for the city and surroundings of Campinas,located in the Southeastern *** convolutional recurrent neural network was trained using time series of rainfall rate images derived from weather radar data for a selected set of heavy rainfall *** attained pre-diction performance was better than that given by the persistence forecasting method for different prediction times.

关键词： nowcasting Rainfall Extreme events Weather radar Deep learning

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