12月7日上午，由研究生院/研究生工作部主辦、水利與環境學院承辦、校研究生科學技術協會協辦的“虹”學講堂第526講在南校區東院伯聲報告廳舉行。浙江大學許月萍教授作題為“基于自適應融合與深度預測技術的臺風暴雨洪水預報研究”的報告，水利與環境學院羅平平教授主持報告會，相關學院共110余名師生參加講座。

許月萍教授作報告

本次報告主要圍繞洪水預報的重要性、基于多尺度數據融合的“利奇馬”臺風暴雨與洪水預報方法、時空深度學習加強的典型臺風暴雨洪水預報準確率以及主要結論四個方面展開。許月萍教授強調了洪水預報的重要性，梳理了洪水預報在提前調度、做好防范、減少災害損失、保障人民群眾生命財產安全等方面的重要作用，講解了基于多尺度數據融合的“利奇馬”臺風暴雨與洪水預報方法，該方法通過氣象融合分析數據、衛星遙測降水和數值降水預報能夠較好地捕捉利奇馬暴雨的時空變化特征。許月萍教授對時空深度學習加強的典型臺風暴雨洪水預報進行了深入探討，指出基于深度學習的降水短臨預報是當前最前沿的預報手段，并介紹了基于臺風路徑信息的ConvLSTM降水預報模型，該模型更符合小流域洪水預報的實際需求。

報告結束后，羅平平教授針對“數字孿生”及暴雨洪澇“三道防線”方面與許月萍教授進行交流。

（審稿：胡錦玉  網絡編輯：和燕）