“十三五”优秀成果展示——大数据动态智能推荐预测技术及业务系统
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发布时间：2023/12/6 0:00:00
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| 成果评价编号： |
中气科成评[2022]104 |
| 评价结果： |
良好 |
| 成果名称： |
大数据动态智能推荐预测技术及业务系统 |
| 完成单位： |
重庆市气候中心 |
| 成果形式： |
应用研究和技术开发类-方法 |
| 研究领域： |
气候与气候变化 |
| 评价年份： |
2020 |
| 完成人： |
向波、李永华、董新宁、吴遥、周杰、王颖、白慧、唐红玉、何慧根、郭渠、魏麟骁 |
| 成果简介： |
计划来源：重庆市技术创新与应用示范一般项目cstc2018jscx-msybX0165，中国气象局气象预报业务关键技术发展专项YBGJXM（2018）04-08，国家自然科学基金项目41875111。 形成过程和解决的关键科技问题：随着气候模式的不断发展和各类数据的日益增加，针对传统定性预测难以满足不同时空不同对象的精准预测的需求及预测人员对预测产品难以选择等问题，以动态预测思路，将人工智能算法与气候预测相结合，即以大数据应用为前提，通过机器学习和常规方法在客观定量预测的基础上进行智能评估，继而动态推荐预测结果，并以此思路，建立智能预测技术体系，开发大数据动态智能推荐预测技术及业务系统。
1.建立智能气候预测技术体系，提供智能气候预测的解决方案，为气候预测提供了新的思路。以大数据应用为前提，结合常规气候预测和机器学习，全面实现对模式产品等多元资料的客观定量预测，改变传统以定性预测为主的局面。预测体系包括但不局限于现有的资料和算法，不断增加模式预测要素、海冰、积雪等大尺度变量，增加和优化侧重预测机理的经验统计方法和机器学习算法进行客观化预测，增加和优化侧重数理统计的机器学习算法和评估规则进行智能推荐都将进一步提高气候预测的准确性和稳定性。 2.提出客观定量是智能预测的核心，以智能推荐达到动态预测的目的。当前，主流的气候预测手段是“模式+统计订正”的方式，但无论是哪个模式，其产品本身预测都极其不稳定，针对多模式的解释应用以及针对再分析资料等降尺度应用的客观化结果多到难以选择，而不同时空的不同的要素，影响其气候特征的大气环流系统、海陆外强迫系统都不尽相同，通过对各类型数据得到的客观化预测产品以及模式产品进行评估推荐，使得智能推荐的结果能够从众多的预测信息中，实现不同时空背景下对预测方法、影响系统、影响时段等动态选择，有效高效的提高了预测精确度，有效提高了高质量预测的稳定度，有效提高了诊断预测成因的广度和深度。 3.原创智能气候预测关键技术，丰富了客观定量预测的手段。为实现得到更多，推荐更好的目标，原创基于气象大数据的数据扩展技术，基于符号一致率与相关相结合的区域匹配域投影降尺度预测技术，多要素、多变量、多维度、多方式以及多时间尺度等多元数据的融合降尺度预测技术以及基于单个或多个评估规则、单个或多个评估时段以不同权重组合的评估推荐技术和从不同算法、不同资料、不同时段等多个维度动态筛选得到概率或集合预报的深度学习技术。 4.兼容并蓄的智能预测系统，极大提高了预测效率。 实现多区域、多功能、多效益于一体的业务系统，满足不同时空不同对象的预测需求，在多个省市业务应用。
项目研究成果通过技术培训、学术交流、系统引进等方式在国家气候中心、多个省（自治区）气候中心、以及西部战区推广应用，取得了较好的应用效果和经济社会效益。 一是重庆预测准确率进一步提升。2018～2020年智能预测的月气温降水评分分别超过发布预报5.4分和8.5分。 二是社会效益明显。成果在重庆、内蒙、河北、江西、湖南、西藏等多个省市区气象局及西部战区业务应用，不仅极大提高各地预测人员的工作效率，更丰富和拓展了预测人员的预测思路和方法，也为战区气候保障提供了重要的技术支持。此外，项目研究人员还受国家气候中心、中南大学以及河北、湖北、贵州等多个省市邀请做培训授课，引领并促进了智能气候预测发展，凸显了成果在智能气候预测领域的先进地位。 三是成果内容丰富，获得多项奖励。成果获省部级科技奖励2项，厅局级科技奖励1项；出版一部专著《智能气候预测技术及系统研发》，发表了多篇核心期刊论文，申请并被受理了“一种基于客观定量化的智能气候预测技术”和“一种智能气候预测系统”2个专利，获得了15个软件著作权；培养正高级工程师2人。 |
