要進一步提升STAA模型在極端降雨事件預測方面的性能，可以考慮以下幾個方向：
數據增強：透過數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉和顏色變換等，來擴充訓練數據集，特別是針對極端降雨事件的樣本，這樣可以提高模型對於稀有事件的預測能力。
多模態數據融合：除了使用衛星數據和ERA5降雨數據外，還可以引入其他類型的數據，如雷達數據、地面氣象站數據和氣象模型預報數據，進行多模態數據融合，以獲取更全面的氣象信息。
物理知識的融入：將氣象學的物理知識融入模型設計中，例如使用物理驅動的模型來輔助深度學習模型，這樣可以提高模型對於極端天氣事件的理解和預測能力。
模型架構的優化：探索更先進的模型架構，如使用更深層的神經網絡或改進的注意力機制，以增強模型的表現能力，特別是在捕捉長期依賴性和空間特徵方面。
超參數調整：通過系統的超參數調整，尋找最佳的學習率、批次大小和其他訓練參數，以提高模型的收斂速度和預測準確性。