本研究提出了多种基于深度学习的降雨预测模型，如DeepRain和TrajGRU，利用天气雷达数据提高降水预测准确性。ConvLSTM模型在短期降水预测中表现优异，结合数值天气预报可显著提升预报技能。研究表明，深度学习方法能有效捕捉复杂的时空关系，增强降雨预测能力，尤其在应对极端天气和气候变化方面具有潜力。