A previsão de chuvas próximas é uma etapa central no aviso de inundações, contudo a previsão precisa de chuvas em áreas de terreno complexo tem sido um dos desafios na meteorologia e hidrologia. O artigo propõe uma estrutura de modelagem "prioridade de azimute", construindo uma estrutura de aprendizado profundo para previsão de chuvas baseada em unidades recorrentes com porta (GRU) como núcleo. O estudo mostra que a consistência do azimute do local em relação ao radar pluviométrico é o fator chave que determina o padrão espaço-temporal da distribuição de chuvas; ao mesmo tempo, essa estrutura pode melhorar eficazmente a adaptabilidade e precisão da previsão em terrenos complexos. Esta pesquisa não só oferece uma nova perspectiva física guiada para a previsão de chuvas por radar, mas também fornece uma referência eficaz para melhorar a precisão e eficiência do radar pluviométrico.

previsão de chuvas próximas; radar banda X; estratégia de prioridade de azimute; unidade recorrente com porta (GRU)