【报告摘要】
全国几乎所有天气雷达，特别是云贵川等西南地区，都或多或少存在回波遮挡问题。另外，国内许多地方建设的X波段雷达，因为高度较低，遮挡现 象尤其严重。遮挡问题导致天气雷达的探测数据质量受到严重影响，同时影响 到雷达组网拼图和其他二次产品的数据质量。深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，是一个复杂的机器学习算法。以南京CINRAD/SA雷达为例， 以高层多个仰角多个距离库的回波作为输入，低层无遮挡区域回波作为标签数据，构造训练数据，自定义损失函数中，增加强回波的权重，并选择合适的优化器，创建回波填补网络架构，利用深度学习实现对遮挡区域回波的有效填补。 报告将简单介绍深度学习的基本原理，并展望深度学习在天气雷达中的应用前景。
