CastDiffuser：一种基于级联潜在扩散框架的高分辨率降水临近预报方法，通过多源数据融合实现

《Neurocomputing》：CastDiffuser: Cascaded latent diffusion framework for high-resolution precipitation nowcasting via multi source fusion

降水现在casting研究提出CastDiffuser框架，通过雷达与卫星数据在潜在空间的级联扩散模型，结合变分自编码器降维与时空转换模块，提升高分辨率预测精度与计算效率，尤其在强降雨和降水初生事件中表现突出。

　　
降水短时预测技术作为气象灾害预警和水资源管理的关键环节，近年来在深度学习和高性能计算推动下取得显著进展。当前主流方法存在三大核心痛点：首先，基于判别模型的预测系统在超分辨率场景下容易出现边界模糊问题，难以精准捕捉降水云团的动态演变；其次，生成式模型虽然提升了视觉细节的保真度，但在长序列预测时仍面临计算资源消耗过大、预测精度衰减等问题；第三，现有单源数据依赖（如仅使用雷达回波）导致对流初生阶段预测存在盲区，难以有效捕捉水汽输送和上升运动等物理过程。

针对上述挑战，研究团队创新性地提出级联潜在扩散框架CastDiffuser。该框架通过多阶段协同优化机制，在提升预测精度的同时显著降低计算负荷。其核心突破体现在三个方面：首先，构建了雷达数据与卫星云图的跨模态融合体系，通过变分自编码器实现高分辨率雷达的降维重建，既保留物理特征又降低计算维度；其次，设计了时空转换器模块，采用分层ST-Inception结构进行多尺度特征提取，有效解决传统RNN/CNN模型在时间维度特征融合的不足；最后，开发了卫星引导的扩散网络，通过动态调整卫星数据权重实现不同预报时段的多源信息自适应融合。

在技术实现层面，系统采用双路径级联处理架构。预处理阶段通过变分自编码器对原始雷达数据进行特征压缩与重建，这一过程既完成数据降维又保持物理可解释性。核心预测阶段采用改进的时空Transformer架构，其创新点在于引入多尺度卷积模块进行空间特征解耦，同时采用门控注意力机制优化时间序列建模。生成阶段则结合扩散模型与卫星数据，通过可学习的权重调节器实现多源信息动态融合，特别是针对对流初生阶段引入的云顶高度与水汽含量指标，有效解决了传统扩散模型对新生降水云团捕捉不足的问题。

实验验证部分展示了该框架的多维度优势。在江苏地区实测数据集上的对比测试表明，CastDiffuser在降水强度预测的准确率（CSI指标提升23.6%）和空间分辨率（达0.5km）方面均超越现有最优模型。值得注意的是，该框架在极端天气事件（如暴雨中心形成过程）的预测精度上提升更为显著，CSI指标达到0.87的突破性数值。计算效率方面，通过潜在空间优化和动态批处理技术，推理速度提升至传统扩散模型的1/3，同时保持90%以上的预测精度。

实际应用场景中，该技术展现出显著的社会经济效益。在南京某城市内涝预警测试中，预测系统提前45分钟识别出暴雨云团移动路径，较传统方法提前78分钟发出橙色预警。农业灌溉方面，通过预测未来两小时降水分布，指导智能灌溉系统在关键时段减少水资源浪费达31%。更值得关注的是在航空管制领域的应用，系统成功将雷暴云团识别时间从传统方法的12分钟缩短至3.8分钟，显著提升航班调度效率。

该研究的理论创新体现在建立多尺度时空特征解耦机制，通过潜在空间降维重构解决了高分辨率数据处理的算力瓶颈。工程实现上的突破在于开发了自适应信息融合算法，可根据降水强度动态调整雷达与卫星数据的权重贡献。特别是对流初生阶段的预测，通过融合卫星水汽场与雷达回波的结构特征，首次实现了新生降水云团的空间定位误差小于500米的精准预测。

未来优化方向主要集中在三个维度：首先，探索联邦学习框架下的多站点数据协同训练，以提升模型泛化能力；其次，开发轻量化推理引擎，通过模型剪枝和量化技术实现边缘计算设备的部署；最后，引入物理约束模块，将气象学中的压力梯度力、科里奥利力等关键物理参数嵌入预测模型，进一步提升极端天气事件的预测可靠性。这些技术演进方向将为气象预测系统在智慧城市、灾害应急管理等领域提供更强大的技术支撑。