针对干旱区复杂地形下短历时强降水山洪精准防控难题，融合深度学习技术，开展数值模式时空精度提升、致灾性天气过程机制研究、深度学习预测模型创新、预报结果动态校准、水文模型比选以及综合预报、调度系统稳定性检验相关研究，构建了从降水感知、预报到山洪预警的综合灾害智能防控体系。降雨预报方面，研发数据融合校准的雷达降水反演模型（R2>0.75，NMAE<0.3）、物理机理与人工智能驱动的雷达回波外推技术（3h预见期精度80%-90%）、多源资料（GNSS水汽层析、多波段雷达以及卫星云图）快速循环同化降水预报模型。洪水预报方面，开发多源降雨预报耦合分布式水文模型以及基于深度学习方法的两种雨洪一体化预报技术，预报精度85%以上，洪水预见期由0.5h提升至3.5h。开发基于雨洪预报的实时调度模型，洪水预报结果结合洪水淹没模型，实现流域大范围洪水分析。
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