Dữ liệu từ 63 trạm khí tượng tự động tại Thâm Quyến (2008–2018), với 116 sự kiện mưa lớn được chọn lọc.

• Mỗi sự kiện được cấu trúc thành ma trận không gian–thời gian, tạo thành thư viện mẫu mưa lớn lịch sử.
• - Áp dụng thuật toán 2DPCA để giảm chiều dữ liệu và trích xuất đặc trưng không gian–thời gian của mưa.
• - Khi có mưa đang diễn ra, hệ thống sẽ so sánh đặc trưng với thư viện mẫu để tìm sự kiện lịch sử tương đồng nhất.
• - Dựa vào sự kiện tương đồng, có thể ước lượng thời lượng, cường độ và phạm vi ảnh hưởng của mưa hiện tại.
• - Thử nghiệm xác thực với hai nhóm mẫu cho thấy kết quả nhận dạng ổn định sau ⅓ thời lượng mưa.
• - Đề xuất chiến lược nhận dạng động: cập nhật kết quả mỗi giờ cho đến khi kết quả ổn định.
• - Phương pháp có thể hỗ trợ cảnh báo sớm và điều phối ứng cứu hiệu quả trong quản lý thiên tai đô thị.