《表1 观测站点基本信息：基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型》

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《基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型》

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本研究选用湖南怀化地区沅陵、溆浦、靖州和通道4个GPS/MET观测站逐小时资料和地面气象观测逐小时资料（观测站位置、海报高度等信息如表1所示），数据时间为2017年1月1日至2017年12月31日。怀化地处湘中丘陵向云贵高原的过渡地带，属中亚热带季风气候区，四季分明，雨量充沛，且雨热同步，对农作物生长有利。但受地形影响，地域差异和垂直差异明显，旱涝等自然灾害时有发生。所有数据均由全国综合气象信息共享平台（CIMISS）上获取。考虑到地域性差异，在GPS/MET站探测得到天顶总延迟（ZTD）的基础上，采用本地化的静力延迟模型[5]和加权平均温度模型[6]反演4个观测站的GPS可降水量。