一种基于物理门控和跨模态注意力的雷电临近预报方法

本发明涉及天气预报和深度学习交叉技术领域，尤其是一种基于物理门控和跨模态注意力的雷电临近预报方法。本发明提出的雷电预测模型，基于最近时间段上的雷电计数网格序列、雷达VIL图像序列和卫星IR图像序列预测未来时间段上的雷电计数网格序列；雷电预测模型包括：物理门控编码器、稀疏雷电编码器、跨模态特征融合模块和时序预测模块；本发明针对模态间的物理差异对不同模态的数据进行针对性编码，保证了融合特征的物理含义明确，保证了模型的可解释性；解决了现有基于多模态融合的雷电临近预报方法缺乏可解释性、模态间交互不足且结构复杂，需要引入额外的物理约束的缺陷。