GLnet:融合全局和局部信息的短臨降雨預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)

摘要： 基于雷達(dá)回波外推的定量降水預(yù)測(cè)具有廣泛的應(yīng)用前景。為了提高降水區(qū)域和強(qiáng)度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，本文提出了一種新的基于Unet和Swin-Transformer的臨近降水預(yù)報(bào)模型GLnet。該模型具有非對(duì)稱(chēng)雙路特征提取結(jié)構(gòu)，通過(guò)卷積和窗口自注意力機(jī)制分別提取雷達(dá)回波圖片的局部和全局特征。同時(shí)在兩類(lèi)特征融合前引入了CBAM注意力機(jī)制和Non-local非局部注意力機(jī)制。本文在公開(kāi)的荷蘭降水...