随着传感器网络和全球定位系统等技术的进步，兼有时间与空间特性的气象数据体量呈爆炸式增长，针对时空序列预测（STSF）的深度学习模型研究得到了迅猛发展。然而，长期以来用于天气预报的传统机器学习方法在提取数据的时间相关性与空间依赖性方面的效果往往并不理想。与此同时，深度学习方法通过人工神经网络自动提取特征，可以有效提高天气预报的准确度，并且在编码长期空间信息的建模方面有相当优秀的效果。同时，由观测数据驱动的深度学习模型与基于物理理论的数值天气预报（NWP）模型结合的方式可以构建拥有更高预测精度与更长预报时间的混合模型。基于这些，将深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展进行了综述。首先，将天气预报领域的深度学习问题与经典深度学习问题从数据格式、问题模型与评价指标这3个方面进行了对比研究；然后，回顾了深度学习在天气预报领域的发展历程与应用现状，并总结分析了深度学习技术与NWP结合的最新进展；最后，展望了未来的发展方向和研究重点，为天气预报领域的深度学习研究提供参考。

时空序列预测任务在交通、气象、智慧城市等领域有着广泛应用。站点风速预测作为气象预测中的主要任务之一，需要结合降水、气温等外部因素，学习不同数据的时空特征。气象站点的不规则分布和风本身的固有间歇性成为实现高精度风速预测的挑战。为考虑多站点空间分布对风速的影响以获得准确可靠的预测结果，提出一种基于图的动态转换注意力网络（Graph-DSAN）风速预测模型。首先，利用不同站点之间的距离重新构建它们的连接；其次，使用局部采样的过程建模不同采样大小的邻接矩阵，实现图卷积过程中邻居节点信息的聚合与传递；接着，将时空位置编码（STPE）处理后的图卷积结果加入动态注意力编码器（DAE）和转换注意力解码器（SAD）以实现动态注意力计算，从而提取时空相关性；最后，利用自回归的方式形成多步预测。在纽约州15个站点的风速预测实验中，将所设计模型与ConvLSTM、图多注意力网络（GMAN）、时空图卷积网络（STGCN）、动态转换注意力网络（DSAN）和时空动态网络（STDN）进行比较，Graph-DSAN的12 h预测均方根误差（RMSE）分别降低了28.2%、6.9%、27.7%、14.4%和8.9%，验证了Graph-DSAN风速预测的准确性。