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本发明公开了一种基于时序预测神经网络的天气雷达回波外推方法，包括以下步骤：S1，用OpenCV读取连续时间序列的天气雷达回波数据集；S2，采用自适应性的归一化方法对天气雷达回波数据集进行预处理；S3，在ST‑LSTM单元中嵌入时空自注意力模块，得到基于时空自注意力和时序预测神经网络的时空序列预测模型；S4，将预处理后的天气雷达回波数据集中的训练集用于训练模型；S5，将训练好的模型对测试集进行预测，利用验证集进行验证，通过验证后，得到雷达回波外推模型。本发明能够更好的捕捉雷达回波云团间复杂的动态时空依赖关系，提高对强回波的预测精度。

本发明公开了一种城市内涝积水深度计算方法，方法包括以预设值初始化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值；基于区域内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值计算目标区域的估算积水总量和实际积水总量，进而获取积水总量差值，通过优化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值，使积水总量差值小于积水总量差阈值，将满足该条件的目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值作为目标城市的积水深度。本方法消除传统计算方法中对于积水深度的计算从零开始、计算的步长固定化等影响计算效率的缺陷，提高了计算效率。