短临预报是指利用雷达回波、数值模式、自动站、卫星等气象观测数据对短时临近（0~2小时）的降雨、对流等天气现象进行分钟级、公里或街道级的降雨概率预报，其核心挑战是雷达回波的外推问题。与国家卫星气象中心、深圳市气象局合作，利用新兴的深度学习技术研发了雷达回波外推算法并开发了相应的预报系统，该系统预报的位置准确性和强度准确性均优于深圳气象局现行的光流法和交叉相关法以及同样使用深度学习方案的业界顶尖企业。同时，还利用雷达和自动站数据研发了基于深度学习的定量降水估测（QPE）和(QPF)，只通过大数据的方式就可以直接预测未来降雨量，并且准确度优于传统降雨量预测方法。
图：基于深度学习的智能短临降雨预报系统