摘要：利用2018年5月16—18日和6月25—27日共6 d成都地区雷达实况数据和Himawari-8卫星数据生成样本,建立卷积神经网络模型以实时反演雷达反射率并进行雷暴天气识别。结果表明,当雷达反射率大于30 dB时,模型反演结果与雷达观测实况能在强度和位置上吻合;雷达反射率高于40 dB区域能够很好吻合电网雷击跳闸高风险区域,可用于电网雷击跳闸监测预警。