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              機器學習在天氣會商智能化中的應用
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              2019-08-05 | 【 【關閉】

                天氣預報是人類認識掌握利用自然規律的一項實踐活動。隨著科技的發展,人類天氣預報的能力不斷提高。古人靠經驗進行預報,現在發展成利用超級計算機進行數值預報。數值預報是目前最常用和有效的天氣預報方法,也是目前我國使用的主要方法。由于數值預報模式輸出的氣象要素預報與實況存在誤差,在實際發布天氣預報前,需求一個必不可少的天氣會商過程(如圖1所示)。通過天氣會商,預報員利用預報經驗知識結合觀測數據對數值預報結果進行訂正,得到最終的天氣預報結果。目前,隨著天氣預報精細化、格點化的不斷發展,現行的人工天氣會商已滿足不了氣象預報發展的需求,爲了進一步提高預報精度和預報效率,利用合適的模式後處理算法模擬預報員天氣會商的過程,是天氣預報智能化和數值預報産品應用研究的重點之一。

              图1 天气预报流程示意图(供图:李昊辰)

                围绕上述问题,北京大学数学科学学院,气象大数据实验室张平文院士课题组与中國科學院大气物理研究所夏江江博士、朱江研究员,以及北京市气象局的王迎春合作,提出了模式输出机器学习(MOML)方法,并用该方法对模式预报进行后处理来得到更加精确的天气预报结果。为了验证该方法的预报能力,研究团队利用MOML方法预报北京地区气温。该结果和ECMWF模式以及模式输出统计(MOS)方法结果进行了比较。数值结果表明,MOML方法的结果比ECMWF模式结果和MOS方法更好,尤其是冬季更明显,分别提高了27.91%和15.52%。

                特征工程是機器學習算法進行模式預報後處理最关键的環節之一,特征工程方案的好壞直接影響計算效果,研究團隊反複推算,建立了多套特征工程方案,這些方案確保了計算效果,並是首次在氣象領域使用。MOML方法讓觀測數據直接參與到計算中,同時利用到了數據的高頻和低頻信息,使預報結果更精准。該研究提出的模式輸出機器學習方法,未來可應用于2022北京冬奧會天氣預報中,爲冬奧會提供精准、智能、高效的天氣預報服務。

                天氣預報是典型的數據與機理耦合模型問題,將天氣預報數據與機理耦合模型納入到混合計算框架體系中,對觀測數據和模式數據的結構和性質進行探索和研究,構建適用于該問題的機器學習算法進行求解,是未來的一個重大研究方向。

                以上研究已被《Advances in Atmospheric Sciences》接收并预出版,得到了“科技冬奥”重点专项和国家自然科学基金等项目的共同资助。

                

                關鍵詞:溫度預報,MOS,機器學習,多元線性回歸,隨機森林,天氣會商,特征工程,數據結構

                論文信息:

                Li, H. C., C. Yu, J. J. Xia, Y. C. Wang, J. Zhu, and P. W. Zhang, 2019: A model output machine learning method for grid temperature forecasts in the Beijing area. Adv. Atmos. Sci., 36(10), https://doi.org/10.1007/s00376-019-9023-z.

                論文鏈接:  http://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/article/doi/10.1007/s00376-019-9023-z

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