摘要
本发明属于气象预报要素订正技术领域，为了解决现有U‑Net模型数据特征利用不充分，无法充分反映气象要素的非线性关系的技术问题，本发明提出一种“基于U‑CS‑Net模型的降水预报订正方法”，包括步骤1、数据集构建；步骤2、在U‑Net模型编码器与解码器之间的跳跃连接部分，增加通道注意力机制CAM用于学习不同时间点在降水预报中的重要性，增加空间注意力机制SAM用于计算空间位置间的相关性来生成注意力权重，增加多层感知机MLP用于增强特征的表示能力；步骤3、U‑CS‑Net模型训练得到地区降水订正模型；充分提取多要素、多时相之间的相关特征，实现了对WRF数值气象预报模式数据的订正。
