在全球气候变化背景下，极端降水事件的频发对气象预报精度提出了更高要求。传统数值天气预报（如欧洲中期天气预报中心ECMWF的数值模式）虽在全局预测中表现优异，但对极端降水的系统性偏差（如低估暴雨量级）问题仍待解决。本研究基于ECMWF公开的数值预报模式资料（Open Data），结合深度学习技术，提出了一种多模态融合的极端降水订正框架，旨在提升短中期极端降水预报的时空精度和可靠性。
本研究首先利用循环神经网络（RNN）提取EC模式输出中与降水相关的水汽输送、垂直运动等时序特征，并结合地形高程数据（DEM）的空间分布特征，构建卷积神经网络（CNN）的输入层。针对极端降水样本稀缺性问题，引入加权损失函数（如面雨量相对误差与空间相关系数的联合优化）和涡旋池化模块，强化模型对暴雨中心区域的敏感性。同时，采用物理约束策略，将卫星观测的实时水汽数据与数值模式输出进行时空对齐，通过多尺度特征融合提升模型对中小尺度强降水系统的捕捉能力。在订正效果评估中，基于中国区域历史极端降水事件数据集进行验证，结果显示：相较于原始EC模式，订正后的降水预报在公平预报率（ETS）和命中率（POD）上分别提升28%和35%，暴雨量级的低估现象显著改善；通过概率检验发现，集合离散度误差关系更趋合理，Brier Skill Score（BSS）提高0.22，表明订正技术有效降低了预报不确定性。
本研究的创新点在于：1）构建了“物理机制引导+深度学习驱动”的双向订正框架，突破传统统计模型对极端值修正的局限性；2）融合多源异构数据（EC数值预报、卫星反演、地形数据），实现从动力过程到局地特征的多维度建模；3）开发面向业务化应用的高效推理模块，支持实时订正需求。研究成果可为防灾减灾决策提供更精准的技术支撑，并为数值模式与人工智能的深度融合提供新范式。

极端降水订正，物理约束建模，多模态数据融合，时空特征优化