摘要
临近预报作为气象预报的关键环节，对灾害性天气的及时预警和防范至关重要。
传统的临近预报方法受限于气象数据复杂性和模型预测能力，难以满足日益增长的预报精度和时效性需求。
近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，为提升临近预报能力提供了新的契机。
本文首先阐述临近预报和深度学习的基本概念，并回顾传统临近预报方法；接着，重点探讨深度学习在临近预报中的应用现状，详细介绍不同深度学习模型在雷达回波外推、降水预测等方面的研究进展；然后，对现有研究进行总结和评价，分析深度学习方法相比传统方法的优势和不足，并指出未来可能的研究方向，以期为推动深度学习技术在临近预报领域的进一步发展提供参考。
关键词：临近预报；深度学习；雷达回波外推；降水预测；深度神经网络
临近预报是指对未来0-6小时内天气现象进行预测的预报方法，是气象预报的重要分支，对防灾减灾、交通运输、农业生产等方面具有重要意义。
传统的临近预报方法主要依赖数值天气预报模型和经验预报方法，但存在着预报精度低、时效性差等问题。
近年来，随着气象观测数据量的爆炸式增长和计算能力的快速提升，深度学习技术作为一种强大的数据驱动方法，在临近预报领域展现出巨大潜力。
深度学习模型能够自动提取气象数据中的复杂特征，并建立输入数据与未来天气现象之间的非线性映射关系，从而实现对未来天气的精准预测。
2.相关概念2.1临近预报
临近预报是指对未来0-6小时内天气现象进行预测的预报方法，是气象预报的重要分支，其预报内容主要包括降水、雷达回波、对流等天气现象的发生时间、地点、强度和发展趋势。
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