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“十三五”优秀成果展示——彩云天气短临降水预报

发布者:   来源:   发布时间:2023/12/2 0:00:00   标签:   浏览次数:199

成果评价编号: 中气科成评[2022]100
评价结果: 良好
成果名称: 彩云天气短临降水预报
完成单位: 北京彩彻区明科技有限公司
成果形式: 应用研究和技术开发类-方法
研究领域: 天气预报
评价年份: 2020
完成人: 孟庆业、袁行远、肖达、张健源、张远汀、梁红丽
成果简介: 在2014到2021的7年时间里,我们一直致力于改进雷达数据质量,提高雷达短临预报的准确率。我们用大量标注好的雷达数据训练深度神经网络实现了高效准确的雷达去噪,为雷达预报奠定好了实况基础。在雷达预报上,我们尝试了多种方法,从最开始的传统光流法到MLP,CNN,再到Unet、Resnet、GAN、Transformer 等模型,在大量的实验和模型架构的融合中,最后得到了兼顾预报准确性和雷达图质量的模型。此外我们也融合了用户反馈数据和自动站的雨量数据,进一步提高预报降水量的准确性,最终为用户提供更准更美观的2小时降雨预报。
在雷达质控上,本项目积累了大量的历史雷达数据,通过结合用户反馈和气象观测站的降水量观测数据,用辅助人工标注的方式构造了雷达质控数据集,对每部雷达都针对性的进行了统计分析。雷达质控数据集上,训练了HRnet雷达质控模型,实现了精准的雷达去噪,可以有效去除晴空回波、地物噪声、射线噪声等严重的雷达噪声。 在雷达预报上,本项目用质控过的雷达图序列构造数据集,通过输入2帧雷达图预报未来25帧雷达图,提供未来2.5小时的预报,在雷达数据延迟半小时内的情况下仍然可以提供未来2小时的预报。在预报雷达图的基础上,用插值的方式来实现未来2小时的分钟级预报,每更新一张雷达图就更新一次预报,实现了逐6分钟的实时更新。雷达预报模型融合了Unet、SEBlock、ResBlock、Transformer 和GAN,使得预报出来的雷达图准确又真实。 在降水量估计上,用质控后的雷达图和气象观测站的降水量构造数据集,训练了ResUnet模型,将雷达图转换为一小时的累计降水量,相比于传统的方法有明显提升。 在降水预报平台的搭建上,用Kafka、Redis、Mongodb等工具传输储存雷达数据和预报数据,用Flask框架提供API服务,从而实现了高稳定高并发的短临降水预报服务。 该技术创新已获得专利《定点环境状态预报方法和装置》( 专利号:ZL201810216962.9) 已发表技术论文《基于神经网络和模型集成的短时降雨预测方法》( 发表刊物:气象科技进展 发表时间:2017年2月15日 ),获得了科学技术成果评价报告(详见附件)。
项目通过人工智能神经网络技术应用于短时降雨预测方法,将神经网络技术应用于精细化短临降雨预报;该技术将预报范围缩小至1公里,预报时间精度为1分钟,预报平均准确率达83%,对气象预报、生产生活、防灾水利等行业有重要价值。该技术已申请专利并发表相关论文。该项目分别面向C端和B端企事业单位提供服务,服务范围包括中国全境、日本、韩国、北美、东南亚、印度、欧洲南部。累计服务用户超过1800万,累计服务企业机构开发者超过接近4万,累计提供超过4000亿次预报服务,累计创造经济效益超过5000万元。
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