设计有效的短期降水预警系统是必要的，气候变化导致极端天气事件频率增加，相关机构可以通过基于深度学习的现在预测模型在几秒内做出准确预测，以便更好地应对对农业、交通、公共卫生和安全等方面的影响。

Nov, 2023

采用深度学习技术中的 UNET 卷积神经网络，将高分辨率（1km × 1km）短期（1 小时）降水预测视为图像翻译问题，用于气候变化适应的高分辨率实时预测，表现优于光流、持续性和 NOAA 的数值一小时 HRRR 气象预测模型。

Dec, 2019

本研究使用三种深度学习模型（U-net、ConvLSTM 和 SVG-LP）在二维降水图上进行降雨即时预测，并提出了补丁提取算法以获得高分辨率的降水地图和损失函数来解决图像模糊问题和减少降水地图中零值像素的影响。

Mar, 2022

基于雷达数据的降水即时预报在极端天气预测中起着关键作用，对于灾害管理具有广泛的影响。本文提出了 CasCast，这是一个级联框架，由确定性部分和概率部分组成，用于将中尺度降水分布和小尺度模式的预测分离开来。通过高分辨率的训练和在低维潜空间中进行概率建模，使用帧导向扩散变换器加强极端事件的优化，同时减少计算成本。对三个基准雷达降水数据集进行的大量实验证明，CasCast 实现了竞争性的性能。尤其是在区域极端降水的即时预报方面，CasCast 的性能明显优于基线（高达 + 91.8%）。

Feb, 2024

利用地球同步卫星影像开发了一种降水现预报方法，并将其应用于 Yandex 天气预报，拓展了预报范围并为未来提供了全球性覆盖的可能性。

May, 2019

本研究使用生成对抗网络（GAN）优化了一种最先进的深度学习降水模型（FourCastNet），从而能更有效地捕捉极端百分位的全球降雨量，预测准确率优于其他数值天气模型。

Oct, 2022

研究利用扩散模型处理降水现在空间预测任务，在效果上显著优于其他深度学习模型。

Aug, 2023

使用荷兰皇家气象研究所（KNMI）的降水和气象数据，我们设计了一种物理信息神经网络用于降水预报，该模型在生成对抗学习框架中直接将物理监督集成进去，并采用了 VQ-GAN 和 Transformer 生成器以及时间鉴别器，研究结果表明，PID-GAN 模型在降水预报下游指标上优于数值和 SOTA 深度生成模型。

Jun, 2024

本研究提出了一种基于深度学习的预降水方案，利用 U-Net 模型和预训练技术来提高预测性能，使用新的损失函数减轻类别不平衡问题，实验表明相较于传统方法，本方法的准确性和精度在降水预报和降水估算中都有所提高。

Feb, 2022

使用卫星数据的变压器模型现在预测地基雷达图像序列，可在两小时领先时间内，支持大范围的降水预测并为数据稀缺地区提供雷达替代品。

Oct, 2023