摘要
天气预报是气象领域的关键任务，对农业生产、交通运输、灾害预警等方面具有重要意义。
传统的数值天气预报方法受限于计算复杂度和对初始条件的敏感性，难以满足日益增长的预报精度和时效性需求。
近年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功，为天气预报提供了新的解决思路。
卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表性算法之一，具有强大的特征提取和非线性映射能力，在图像识别、语音识别等领域表现出色，近年来在天气预报领域也展现出巨大潜力。
本综述首先介绍了天气预报和CNN的基本概念，然后从降水、气温、风速等方面，对基于CNN的天气预报模型的研究现状进行详细分析，包括模型构建、数据处理、实验结果等。
最后，对基于CNN的天气预报模型的未来发展趋势进行了展望，并指出其面临的挑战和机遇。
关键词：天气预报；深度学习；卷积神经网络；气象数据；特征提取
天气预报是根据对大气运动规律的认识，利用物理、数学方法，对未来一段时间内天气变化作出预测，是防灾减灾的重要手段。
随着社会经济的发展，各行各业对天气预报准确率和精细化程度的要求越来越高。
传统的数值天气预报方法主要依赖于大气动力学模型，通过求解描述大气状态和运动的偏微分方程组来预测未来天气。
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