本研究利用深度学习技术检测极端气候事件，开发了基于卷积神经网络的分类系统，检测准确率达到89%-99%。同时构建了DeepExtremeCubes数据库，分析热浪和干旱对自然植被的影响，强调了人工智能在极端事件分析中的重要性，以促进灾害准备和风险减少。

本研究利用深度学习技术检测极端气候事件，开发了基于深度卷积神经网络的分类系统，检测准确率达到89%-99%。同时，提出了结合CNN和RNN的城市洪水预测方法，实现高精度预测。通过ConvLSTM网络，提升了短期降水预测的准确性，并构建了全球风暴增水预测模型，展示了深度学习在气象预测中的潜力。