摘要
天气系统识别是气象学中的重要任务，对天气预报、气候分析和灾害预警至关重要。
传统的天气系统识别方法主要依赖于预报员的主观判断或基于物理规律的数值模型，存在着效率低下、精度受限等问题。
近年来，深度学习作为一种强大的数据驱动方法，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功，也为天气系统自动识别带来了新的机遇。
本文综述了基于深度学习的天气系统自动识别研究进展，首先介绍了天气系统识别的概念、意义和挑战，以及深度学习的基本原理和常用模型；然后，重点阐述了不同深度学习模型在天气系统识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：天气系统识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；生成对抗网络
天气系统是指具有一定尺度和生命史，并受определённые动力和热力因子影响而发展演变的天气现象集合。
常见的天气系统包括高压系统、低压系统、锋面系统、台风等。
天气系统识别是指利用气象观测数据（如地面观测、雷达回波、卫星云图等）确定天气系统的位置、强度、类型和演变趋势。
天气系统识别是气象预报和气候分析的基础，准确识别天气系统对提高天气预报准确率、及时发布灾害预警信息具有重要意义。
例如，准确识别台风的位置和强度，可以为防灾减灾提供科学依据；识别锋面系统的位置和移动方向，有助于预测降水区域和强度。
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