数据驱动的短临降水预报可靠性分析技术体系研究

许磊，李琪，陶雲，余红楚，杜文英，陈泽强，陈能成

1. 中国地质大学（武汉） 国家地理信息系统工程技术研究中心，武汉 430074；

2. 武汉理工大学 航运学院，武汉 430063

1 引 言

降水是一个与日常生活息息相关的现象，同时也是地理空间中重要的气象水文要素。降水作为地理空间信息的重要组成部分，在智慧城市建设中同样不可忽视，降水预报有助于更好地管理城市水利设施，保障公共安全（龚健雅等，2019）。由于我国处于东亚季风区，每到夏天暴雨洪涝灾害多发重发，1990~2021 年造成直接经济损失约50813.03 亿元（高守亭等，2018；《中国水旱灾害防御公报》编写组，2022）。准确实时地预测未来0~6 h 的降水量对于区域防灾减灾具有重要的现实意义。

深度学习是一种数据驱动的人工智能技术，对研究对象进行深度网络建模并逐渐应用于多个领域，包括短期降水预报、图像识别和目标检测等领域（陈军等，2023；王诗洋等，2021）。通过在雷达和卫星观测的大数据集上训练，来模拟降水现象，继而实现精准降水预测。然而，由于观测手段、技术方法和认知水平的局限性，数据驱动的人工智能预测技术存在低稳健性和不确定性，使得短临降水预报存在不可靠性（Kasiviswanathan 和Sudheer，2017）。

短临降水预报的可靠性是预报系统在给定时间内完成准确预测的能力（Shi，2009），其中数据可靠性和模型可靠性是提升系统整体可靠性的关键。数据可靠性是数据表达的内容与现实世界的吻合度，但是复杂的客观世界、对世界的模糊认知，以及存在误差的数据获取、处理和表达过程，使得数据具有不确定性（史文中等，2017；O’sullivan和Unwin，2003）。数据可靠性分析在辅助判断预测结果的同时，还对数据处理过程进行反馈，是实现短临降水准确预报的支撑（徐振强，2021）。模型可靠性是对数据进行持续准确预测的能力。一个可靠的模型应该具有高准确率和低误报率，同时能够推广到新的数据集中。准确理解和表示物理过程的能力是提高可靠性的关键（Weisheimer 和Palmer，2014）。

在降水预报中，人工智能可用于处理多预报因子问题，能够快速吸纳多种分散资料源，物理模型和人工智能模型的耦合是未来降水预报的范式（顾建峰等，2020；李双林等，2022）。Bonavita 和Laloyaux（2020）讨论了人工神经网络对平流层系统模式误差的改善，提高了预测准确性，同时人工智能和物理模型的结合，能够提高模型的模拟能力。Rasp 等（2018）将神经网络参数化与动力学交互，产生接近其训练气候态的稳定平均气候。刘忠民（2018）将小波分析、人工神经网络分析及水文频率分析相结合，充分考虑了不确定因素对中长期降水预报模型的影响。以上研究表明了物理模型和人工智能模型耦合的可行性，也给未来降水预报研究提供了方向。

现代观测仪器精度的提高、气象自动站密度的增大，以及卫星、雷达技术的进步，为短临降水预报可靠性分析提供了良好的数据基础。短临降水预报的精度和可靠性受到众多因素的影响，如数据不确定性、模型方法、计算平台等，需要对这些因素进行有效的分析和建模，从而提升整个预报系统的可靠性（王慧媛，2020；史文中等，2012a）。本文首先分析短临降水预报可靠性研究现状；其次提出数据驱动的短临降水预报可靠性分析的总体思路；最后设计数据驱动的短临降水预报可靠性分析技术体系，并对短临降水预报可靠性进行综合评估和定量关联推理。本研究能够为高可靠短临降水预报提供理论与技术支撑。

2 短临降水预报可靠性研究现状

短临降水预报方法主要分为数值天气预报、基于雷达回波外推和基于人工智能的降水预报。数值天气预报是长期以来降水预报的主要方法，但其缺乏利用最新可用信息进行短期预报的能力，在短临预报方面具有一定局限性（Trebing 等，2021）。基于雷达回波外推的降水预报具有精度高、实时性强和计算量小的特点，可与数值天气预报互作补充（孙杏杏，2020）。基于人工智能的降水预报主要是通过机器学习和深度学习方法对雷达回波或者降水图像在时空上的关联和变化机制进行外推，预测未来雷达回波或者降水分布（张飞鸿，2020）。

近年来，观测数据的海量增长使得短临降水预报面临着两大挑战：①从海量数据中提取信息；②推导出能主动从数据中学习的模型，同时仍遵循自然规律（Reichstein 等，2019）。人工智能的飞速发展为应对上述挑战提供了机遇。深度神经网络在降水预报方面有许多优势，如数据不需要人工注释、满足大量计算需求和利用数据丰富的时空结构（Espeholt 等，2022）。循环神经网络（recurrent neural network，RNN）、卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）、长短时记忆（long short term memory，LSTM）等数据驱动的深度学习模型的提出，提升了预测的准确性和精度，但其仍旧为黑箱模型，存在可解释性差的问题，缺乏物理意义（秦昆等，2023）。

人工智能和物理模型在一定程度上可以进行互补，物理模型提供了可解释性，而数据驱动的方法在从大数据中提取可解释的信息和知识方面具有高度的灵活性（Reichstein 等，2019）。人工智能和物理模型可以从三个方面进行耦合：①物理模型预测作为先验输入；②深度学习替换物理模型；③深度学习用于物理模型后处理。物理模型的先验知识能够帮助人工智能更好地模拟现实世界，当前耦合研究大都是在人工智能算法中添加物理约束，研究不同的耦合方式可以推动短临降水预报技术的发展（胡羽聪等，2023）。

数据驱动的短临降水预报可靠性分析的主要内容：①分析预测过程中的关键影响因素及其逻辑关系，包括空间数据、模型参数、计算框架、评价方法等方面的众多影响因素（史文中和张敏，2021）；②建立从预测输入可靠性至预测结果可靠性之间的可靠性关联推理模型；③构建可靠性综合评估指标体系，全面评估短临降水预报过程和结果的可靠性，阐明可靠性传播的规律，包括随机性和关联性、时间和空间分异、影响因素重要度和不确定性等（张效康，2017）。可靠性评估的内容是针对具体研究对象，构建相应的可靠性评估指标，计算整体可靠性。现有可靠性评估研究在空间数据质量、遥感图像识别和地理国情监测等方面开展了相关探索，提出了空间数据与人工智能算法可靠性评估的内容和指标（史文中等，2012b；张璨和张明英，2018）。在可靠性分析模型方面，已有故障树、马尔可夫链、贝叶斯网络等方法，在可靠性分析中具有广泛应用（林佳宇，2016）。

然而，由于空间数据的不确定性、模型参数的多样性和人工智能技术的不透明性等诸多因素的存在，当前短临降水预报存在不可靠性。尽管对降水预报的研究逐渐成熟，但是仍有不足之处。

（1）降水在空间中的运动蕴含着内在的物理规律，基于人工智能的短临降水预报模型需正确捕获数据的时空结构，深入结合降水形成特征和物理过程才可得到准确预测（郭晓萌等，2021）。现有研究多为缺乏物理过程指导的深度神经网络结构，可解释性较低（Reichstein 等，2019）。

（2）短临降水预报需要数据和模型作为输入，然而数据与模型的不确定性和误差，会传至预测结果，带来预测结果的不确定性。现有人工智能降水预测方法往往仅给出一个确定性的预测结果，忽略了预测过程中数据和模型不确定性对预测结果的影响，缺乏预测过程的可靠性建模（Yuan 等，2020；Ravuri 等，2021）。

（3）短临降水预报精度受到众多因素的影响，如数据质量、模型结构、参数优化、计算平台等。现有研究主要集中于分析单一影响因素对预测结果的影响，缺乏对预测影响因素的关联分析、过程推理和综合评估，难以对预测过程进行可靠性控制（王劲峰和徐成东，2017；高松，2020）。

综上所述，国内外研究针对短临降水预报精度和预测影响因素进行了评估与分析。在空间精度评价和人工智能方法优化方面取得了较大的进展（刘瑞霞，2016；Sharma 等，2018）。然而，当前研究存在可靠性过程建模不足、可靠性评估方法片面和可靠性传播机制不明等问题，具有片面性、不连续、离散性等特征，忽略了可靠性传播分析的整体性、连续性和关联性。因此，如何构建科学合理的可靠性综合评估指标体系，建立有效的可靠性定量关联推理模型，是短临降水预报可靠性分析的前沿问题。

3 短临降水预报可靠性分析总体思路

可靠性分析是通过识别具体研究问题的影响因素，对具有随机性和关联性的事件进行描述与分析，确定不同事件之间的逻辑关系，建立可靠性推理模型，分析可靠性传播过程中的规律，进而提出相应的改进措施，提高预报的可靠性（史文中和张敏，2021）。本研究提出的短临降水预报可靠性分析总体思路，如图1 所示。短临降水预报的目标是预报未来0~6 h 的降水强度信息、降水时间信息和降水位置信息等。预报过程中，可靠性的影响因素来源于诸多因素的不确定性，如多源数据的误差、预测方法的不完善性和建模方法的不准确性等，而不同因素的可靠性会随着模型的前向运行而传播。短临降水预报可靠性分析的方法是过程建模、综合评估和关联推理，通过神经网络、残差建模和注意力机制等人工智能技术进行预测建模，从而提升短临降水预报可靠性定量过程建模的整体性、可解释性和精度等。

图1 短临降水预报可靠性分析总体思路Fig.1 Overall approach for reliability analysis of precipitation nowcasting

3.1 短临降水时变概率预报

针对短临降水预报过程中的不确定性因素，可以从数据与模型不确定性表征、模型结构设计和不确定性传播三个方面进行可靠性过程建模。首先，研究概率–非概率联合时变不确定性分析方法，对空间数据和模型参数中存在的随机和认知不确定性进行联合建模，从时空维度上表征空间数据和模型参数的不确定性；其次，提出基于物理过程指导的短临降水概率预测方法，通过考虑天气动力学基本理论和短临降水形成特征，利用卷积神经网络、循环神经网络、残差建模和注意力机制等人工智能技术，构建基于深度学习的短临降水预报模型；最后，基于预测模型和不确定性传播理论，提出空间数据和模型参数不确定性的前向传播方法，生成短临降水时变概率预测结果，以概率视角量化预测结果不确定性。

3.2 短临降水预报综合评估

针对现有短临降水预报可靠性评估存在的片面性问题，研究空间数据、模型参数和预测结果的可靠性评估方法，建立短临降水预报可靠性综合评估体系。首先，提出短临降水预报可靠性指标及计算方法，对影响短临降水预报可靠性的不同因素进行可靠性计算；其次，针对预测算法，计算目标函数、训练数据和对抗样本等因素对算法可靠性的影响；针对空间数据和预测结果，计算现势性、准确性、一致性、完整性和稳健性指标；最后，基于专家经验和指标信息，设计主客观赋权方法，对短临降水预报可靠性指标进行主客观赋权融合。构建短临降水预报可靠性综合评估模型，实现短临降水预报过程和结果可靠性的综合评估。

3.3 短临降水预报可靠性关联推理

长期以来，可靠性研究范式是根据输入及相关约束条件，利用已经建立的物理模型或者函数关系，得到期望的输出结果（肖立志，2022）。这忽略了可靠性影响因素关联关系不清的问题。因此，本研究分析短临降水预报可靠性影响因素，包括空间数据、模型参数、训练样本、计算平台、任务需求等因素，基于相关分析和专家经验，对可靠性传播过程中的关键影响因子进行识别；基于故障树分析理论，分析影响因素可靠性与预测结果可靠性之间的逻辑关系，建立短临降水预报可靠性推理模型，通过逻辑运算方法、因素可靠性计算方法和采样技术，定量计算可靠性传播过程；分析可靠性传播过程中的分异性、关联性与不确定性，探究可靠性影响因素之间的相互作用关系，计算可靠性影响因素的重要度，揭示短临降水预报过程中的可靠性传播规律。

4 短临降水预报可靠性分析方法体系

本文提出的短临降水预报可靠性分析总体技术路线，如图2 所示。首先，基于多源气象空间数据和人工智能预测方法，分析可靠性传播中的影响因素和不确定性。其次，研究短临降水预报可靠性过程建模方法，对空间数据和模型参数中的随机和认知不确定性进行表征建模，提出概率–非概率时变不确定性表征方法。根据短临降水形成特征，提出深度智能网络，对短临降水时空特征进行建模，根据短临降水预测模型，对空间数据和模型参数的不确定性进行前向传播，开展短临降水集合概率预测。再次，研究短临降水预报可靠性综合评估方法，提出空间数据可靠性、模型参数可靠性和预测结果可靠性评估指标。对不同因素的可靠性指标进行组合赋权融合，计算短临降水预报整体可靠性，构建短临降水预报可靠性综合评估模型。最后，研究短临降水预报可靠性关联推理模型，对短临降水预报可靠性影响因素进行识别和分析。构建不同影响因素之间的逻辑关联关系，提出预测可靠性关联推理模型。分析可靠性传播的分异性、关联性、不确定性及影响因素重要度，揭示可靠性传播规律。

图2 短临降水预报可靠性分析总体技术路线Fig.2 Overall technical route for reliability analysis of precipitation nowcasting

4.1 短临降水预报可靠性过程建模

短临降水预报可靠性过程建模方法技术路线，如图3 所示。首先对空间数据和模型参数的随机和认知不确定性进行联合表征，获得时变概率边界。进一步针对短临降水影响因素和形成特征，建立物理过程指导的深度神经网络方法，对未来6 h 降水的发生发展和运动过程进行建模。在模型训练的过程中，将数据和参数的不确定性融入训练过程，得到短临降水时变概率预测结果。

图3 短临降水预报可靠性过程建模方法技术路线Fig.3 Technical route for process modeling methods in the reliability analysis of precipitation nowcasting

1）随机和认知不确定性时变表征方法

研究概率–非概率联合时变不确定性建模方法，对空间数据与模型参数的随机和认知不确定性进行联合表征。随机不确定性因素，如多源空间数据的随机测量误差或模型参数的随机扰动，通过拟合合适的概率密度分布来表示不确定性分布。对于认知不确定性，如数据不完整、信息模糊、知识缺乏、模型结构不完善和参数经验不足等，通过定义认知不确定性的区间或上下概率边界，即概率盒的形式来表征认知不确定性。概率方法可以作为概率边界方法的特例，即上下概率边界相同，进而对随机和认知不确定性开展概率–非概率联合不确定性表征。考虑不确定性在时间上的分异性，开展空间数据和模型参数不确定性时变建模研究，即在每个时刻对数据或参数构建概率盒，获得时变概率边界。在对每个时刻进行不确定性表征时，通过元数据、专家经验、地面站点和多源数据四重组合等先验信息对空间数据不确定性进行时变表征，通过增量学习、模型微调、随机正则化等方法对模型参数进行时变表征。

2）基于深度学习的短临降水概率预测

首先，根据影响短临降水发生发展的中尺度天气系统，如槽、气旋、锋面、切变线、低涡和急流等模式，以及大气运动方程，包括运动方程、连续方程、水汽方程、状态方程和热力学方程，研究短临降水影响因素和形成特征，深入分析不同天气系统的形成机制和动力学过程；然后，结合现有深度学习框架和技术，包括卷积神经网络、循环神经网络、转换器（transformer）、残差网络和生成对抗网络，将短临降水物理过程及其特征映射到深度网络结构中，使得网络结构更符合短临降水形成的时空传播和响应机制；最后，对短临降水形成及发展的时空特征进行建模，包括多因素三维空间耦合、短临降水过程时间记忆、多因素时空全局关联、预测过程残差以及混沌过程，建立物理过程指导的深度神经网络方法，设计用于捕捉短临降水信号的结构单元。对短临降水未来6 h 的发生发展和运动过程进行建模，提升短临降水智能预测模型结构的合理性。

3）短临降水预报不确定性传播方法

基于空间数据和模型参数时变表征方法，在模型训练的过程中，将数据和参数的不确定性融入训练过程，随着网络结构逐层前向传播。在传播过程中，通过双层蒙特卡罗方法对数据和参数的时变不确定性进行采样，在外层采样中，对时变概率盒的分布参数进行采样，得到一系列采样点的集合，在内层抽样中，对模型和参数的概率密度分布进行采样，获得函数响应值。在预测的每个时刻，均通过双层采样对数据和模型参数不确定性进行传播。通过模型的逐层传播，将输入数据和参数的时变不确定性传播到输出层。根据短临降水智能预报模型，输出层为0~6 h 的降水量空间预测值集合，代表降水量预测的概率分布，即短临降水概率预测结果，通过蒙特卡罗采样可以获得降水量预测的均值和方差。

4.2 短临降水预报可靠性综合评估

短临降水预报可靠性综合评估方法技术路线，如图4 所示。首先研究空间数据、模型参数和预测结果可靠性指标设计和计算方法，进而根据专家经验、指标关联性和可靠性融合方法对短临降水预报可靠性进行综合评估，建立短临降水预报可靠性综合评估指标体系。

图4 短临降水预报可靠性综合评估方法技术路线Fig.4 Technical route for comprehensive evaluation methods in the reliability analysis of precipitation nowcasting

可靠性评估的内容是针对具体研究对象，构建相应的可靠性评估指标，计算整体可靠性。在可靠性评估过程中，需要考虑空间数据和模型参数的不可靠性及可靠性评估的整体性（Lin 等，2018）。设计综合评估体系的关键在于评估指标的选取和权重设计。评价指标的权重体现了各个评价指标的相对重要程度，会直接影响整个评估的可信度（任纪安等，2019）。

1）空间数据可靠性评估指标及计算方法

降水数据的可靠性研究应从以下五个方面考虑。

（1）完整性，空间数据的位置和属性信息与实际情况相比较，是否存在和缺失。

（2）准确性，空间数据的位置和属性信息与实际情况相比较的准确程度。

（3）一致性，空间数据在空间上的分布、时间趋势和季节变化上的一致程度。

（4）现势性，空间数据生成时间与实际情况观测时刻的差别程度。

（5）稳健性，空间数据由不同传感器进行观测时的抗干扰能力。

2）模型参数可靠性评估指标及计算方法

对于降水预报模型，计算目标函数、训练数据、对抗样本、平台依赖和算法性能对模型参数可靠性的影响。

（1）在目标函数中，分析收敛能力和拟合程度对模型可靠性的影响。若模型在这些数据集上的拟合程度都达到较高的水平，则拟合能力较强。

（2）在训练数据中，分析数据均衡和数据规模对模型参数可靠性的影响。

（3）在对抗样本中，分析以黑盒和白盒方式生成的样本对模型可靠性的影响。在黑盒方式中，目标模型未知，通过代理模型按照白盒方式生成样本。在白盒方式中，目标模型已知，按照梯度下降方法生成样本。

（4）在平台依赖中，分析不同学习框架和操作系统对模型可靠性的影响。在学习框架中，分析不同框架在利用模型开展预测时的差异程度。对于操作系统，分析预测模型在不同操作系统上的差异程度。

（5）在算法性能方面，分析模型在响应时间和完成任务指标方面的能力。

3）预测结果可靠性评估指标及计算方法

计算预测结果的完整性、准确性、一致性、 现势性和稳健性指标。

（1）完整性，预测结果与现实世界待预测时段在空间和时间的符合及缺失程度。

（2）准确性，预测结果和现实世界真实观测的差别程度。除了绝对预测误差之外，进一步计算短临降水事件预测的成功率、漏报率、误报率及综合预报得分。

（3）一致性，预测结果和现实世界真实观测在空间分布与时间趋势上的一致性程度。

（4）现势性，预测结果是否能满足空间上每个时刻实时预测的需求。

（5）稳健性，预测结果对于样本分布和样本规模等因素的依赖程度。

利用以上指标，根据气象专家经验和指标本身关联信息，分别计算主观和客观权重，进而权衡主客观权重进行组合赋权，对可靠性指标进行加权融合，最终计算短临降水预报整体可靠性指数。在主观权重确定方面，通过多个气象专家在短临降水预测方面的经验与领域规范要求，综合确定不同可靠性指标的重要性；对于客观权重，通过信息熵方法构建权重。通过主客观评价方法的融合，可以分别对数据、模型和预测结果进行可靠性评估，同时基于数据与模型可靠性计算过程可靠性。

4.3 短临降水预报可靠性关联推理

短临降水预报可靠性关联推理模型技术路线，如图5 所示。基于可靠性评估结果，分析短临降水预报的可靠性影响因素，建立短临降水预报可靠性推理模型，对预测过程的可靠性影响因素进行关联推理，分析可靠性传播规律。

图5 短临降水预报可靠性关联推理模型技术路线Fig.5 Technical route for relational inference model in the reliability analysis of precipitation nowcasting

1）短临降水预报可靠性影响因素识别

分析影响短临降水预报可靠性的关键因素，包括空间数据、模型参数、训练过程、计算平台和评价方法中的因素与指标。

（1）针对空间数据，选择完整性、准确性、一致性、现势性和稳健性指标因素。

（2）针对模型参数，选择模型结构合理性、参数赋值准确性、对抗样本生成方式和目标函数指标因素。

（3）针对训练过程，选择参数优化算法、迭代终止准则、训练数据规模和训练数据均衡性因素。

（4）对于计算平台，包括系统稳健性和计算框架因素。

（5）对于评价方法，包括加权方式和指标设置因素。

研究可靠性影响因素计算方法，对众多影响因素进行可靠性计算。例如，模型结构合理性是在其他参数不变的情况下，模型结构的变化在训练和验证数据集上能达到的最优精度。参数赋值准确性是参数不可靠性情况下的预测精度和最优参数情况下的预测精度差别。类似地，对所有可靠性影响因素进行可靠性计算。

2）短临降水预报可靠性过程推理模型

基于故障树方法对影响可靠性的因子进行可靠性关联建模，建立可靠性推理模型。将可靠性研究目标和不同因素划分为顶事件、中间事件与底事件，构建底事件之间、底事件与中间事件、中间事件之间，以及中间事件和顶事件的逻辑关系，包括与、或、非、顺序、加权等关系。在可靠性计算中，考虑影响因素可靠性的不确定性，对可靠性进行时变概率表征，即在不同时刻构建影响因素可靠性的区间分布，而不是固定的数值。通过蒙特卡罗采样对可靠性传播过程进行计算，根据可靠性推理模型最终推理出预测结果可靠性。考虑可靠性传播在空间和时间上的分异性，计算可靠性传播过程。考虑可靠性传播在时间上的记忆性，利用马尔可夫链构建可靠性影响因素在不同预测时长（0~6 h）的状态转移概率。

3）短临降水预报可靠性传播规律分析

根据可靠性推理模型，挖掘短临降水预报可靠性传播规律，包括可靠性影响因素关联性、可靠性传播空间分异、可靠性传播时间分异、可靠性传播不确定性、影响因素重要度和可靠性传播时间记忆。其中，影响因素关联性是不同影响因素在可靠性传播过程中的关联性，包括逻辑关系和可靠性转移程度；可靠性传播空间分异是可靠性传播过程在空间上的分异程度，如可靠性传播空间异质性、空间相关性、空间一致性等；可靠性传播时间分异是可靠性传播在不同时间上的分布规律，包括趋势性、季节性、平稳性、随机性等特征；可靠性传播不确定性包括随机因素的影响、采样方法合理性、影响因素完整性和准确性等因素；影响因素重要度是影响因素在不可靠的情况下对预测结果的概率分布的影响，影响程度越大则重要度越大；可靠性传播时间记忆是影响因素的可靠性随着预测时长（0~6 h）的变化如何转移。

本文提出了短临降水预报可靠性分析的技术体系，而技术体系的有效性则需要后续进一步的实验验证。例如，可以通过建立对照实验来验证提出的可靠性过程建模体系的有效性。实验组基于概率–非概率联合时变不确定性进行建模，对空间数据和模型参数的随机和认知不确定性进行联合表征，而后开展预测实验得到预测结果。对照组与实验组使用同一数据集、同一预测方法，不考虑预测过程的不确定性或者只对其中一种不确定性进行建模，通过比较实验组和对照组的预测结果与实际观测数据的拟合效果，评估可靠性过程建模的有效性。同样地，可以对可靠性综合评估思路和可靠性关联推理进行验证。在可靠性评估验证中，运用本文提出的可靠性评估指标和加权方法，和传统可靠性评估方法进行对比，分析本文提出的评估体系的有效性。在可靠性关联推理方面，运用本文提出的可靠性影响因素和推理模型，和传统可靠性推理方法进行对比，定性和定量比较二者在因素推理方面的能力。

5 结束语

目前，人工智能技术在短临降水预报方面得到了广泛的应用，如LSTM、RNN、CNN、Transformer方法等。主流的短临降水预报方法，从传统的数值天气预报、光流法到人工智能和物理模型耦合的天气预报，预报方法复杂多样，然而预报的可靠性尚未进行全面有效的分析、评估和控制，亟需进一步的研究。

现有的短临降水预报可靠性分析研究存在单一性、片面性和不完整性等问题，仅集中于分析某个影响因素（如模型结构和参数优化方法）对预测结果的影响，忽略了可靠性分析的整体性。本文提出短临降水预报可靠性过程建模方法、短临降水预报可靠性多方位多指标综合评估方法与短临降水预报可靠性全生命周期过程推理模型，充分考虑了数据和模型的不确定性，提出了预测过程可靠性综合评估和定量推理的基本思路。

观测大数据、高性能计算技术的发展为可靠性分析提供了良好的数据基础和坚实的计算支撑，气象理论的不断完善和人工智能的飞速发展使得人工智能与物理模型的耦合能创造更多可能，可靠性分析有望为数据驱动的短临降水预报提供更可靠的信息和知识，为预报精度和模型健壮性的提升提供理论指导。针对本文提出的短临降水预报可靠性分析总体思路，在后续研究中进行实验验证并加以完善，推动短临降水预报的研究进展。