通过引入 Temporal Frame Interpolation (TFI) 和 multi-level dice loss 等创新技术，该研究提出了一种抵御时空差异的强韧降水预测模型，取得了气象预测领域的突破性成果，并在 Weather4Cast'23 竞赛中获得第一名，为深度学习在气象预测中设立新的基准。
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
通过在 climate science 和 meteorology 领域中，利用 statistical downscaling 方法实现 local precipitation predictions 的数据驱动降尺度化，本研究通过扩展最近的视频扩散模型，结合光流和时间条件扩散模型，成功实现了高分辨率降水模式的预测。
Dec, 2023
通过将深度学习和数值天气预报（NWP）相结合，我们提出了一种改进短期全球降水预报的混合模型，并证实其可显著提高预报技能和减小均值偏差。
Jun, 2022
通过使用 2D U-Net 模型进行空时特征学习，通过重要性采样和数据集准备，以及研究交叉熵损失函数、条件时间领先和上采样方法，提升天气预报准确性。
使用深度生成模型从雷达数据预测监测降水，可以提高预测值和操作效用，尤其在预测较强降雨事件方面表现优秀。
Apr, 2021
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
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
通过利用 EfficientNetV2 技术，本文旨在提高雷达降雨数据的时间分辨率以帮助更准确的气候变化建模和研究。经对佛罗里达州数据集的测试，结果表明 EfficientNetV2 是更好地监测气候变化的可行选项。
Mar, 2023
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