La previsión de precipitaciones a corto plazo y a escala detallada es un apoyo importante para la prevención y mitigación de desastres en la región de la Gran Bahía de Guangdong-Hong Kong-Macao. Este estudio emplea una red neuronal convolucional (CNN, convolutional neural network) para construir un modelo de previsión probabilística a corto plazo de precipitaciones a escala reducida. El modelo utiliza los datos del campo meteorológico previos del Sistema Global de Pronóstico (GFS, Global Forecast System) como información de entrada para obtener parámetros de distribución de probabilidad de precipitaciones a 3 horas en diferentes estaciones de la región y evaluar el desempeño de las previsiones en distintos experimentos. Los resultados muestran que: 1) En los resultados de previsión determinista, todos los experimentos redujeron en cierta medida los errores de la previsión original del GFS, siendo el experimento CNN-PR el que reforzó aún más las características espaciales y mostró los mejores resultados (RMSE=3.31 mm). Los experimentos SINGLE (sin inclusión de información global) y CNN0 (sin extracción de características espaciales) mostraron peor desempeño; 2) En los resultados de previsión probabilística, el desempeño general de calibración fue bueno, obteniendo el experimento CONTROL la mejor puntuación global (CRPS=0.69 mm). Excepto en los experimentos SINGLE y CNN0, los otros experimentos mostraron cierta capacidad para diferenciar eventos de precipitaciones, siendo la prueba TREND, que incorpora información de evolución temporal, la que mostró la mejor capacidad de identificación de precipitaciones intensas; El experimento CNN-PR tuvo la mejor calibración condicional por intervalo, aunque a costa de la agudeza de la previsión; 3) Todos los experimentos subestimaron los resultados de previsión de precipitaciones intensas, y el nivel de previsión probabilística estuvo limitado por dos contradicciones internas: "calibración global-calibración de intervalo" y "calibración-agudeza". Este estudio puede proporcionar una referencia metodológica para la aplicación operativa de previsiones probabilísticas detalladas a corto plazo en la región de la Gran Bahía de Guangdong-Hong Kong-Macao.

Red neuronal convolucional; reducción de escala; Gran Bahía; precipitaciones a corto plazo