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GEOVIS气候分析及预报系统|强化数据分析,精准天气预报,数字地球赋能气候研究

气海事业部 中科星图 2022-07-17


引言

今年年初,超级寒潮突袭北美,冰封美国中部多个城市,气温一次次创下最低记录;没过多久,今年六月,罕见的高温干旱席卷美国西部和墨西哥,高温又屡创极值,山火围城,赤地千里。到近期,从西欧“千年一遇”的大暴雨,到肆虐我国多地的暴雨洪灾……全球变暖、极端天气、自然灾害频频发生,气候变化将其威力展现在了我们面前。

作为人类活动的重要环境之一,气候变化关系民生福祉、社会建设和经济发展的方方面面。“十四五”规划对我国气象工作提出明确要求,包括强化气象科技支撑,提高数字化政务服务效能,提升自然灾害防御水平……我们必须科学地认识气候成因、预测气候变化、提升应对气候变化能力,才能实现趋利避害的目的。

如何认识气候、预测气候?得益于数字地球技术的发展,我们得以能够通过计算机,实现对气候现象进行模拟分析和推演预报。中科星图围绕这一特定领域,建设了GEOVIS气候分析及预报系统,系统依托基础气象数字地球应用平台,基于30年的历史气象数据,利用大数据、云计算及机器学习技术,能够支持对历史气候数据进行统计分析及显示应用,对降水、高温、大风等典型天气进行气候预报及订正。



大数据环境下,气候分析及预报系统当如何构建

随着我国气象观测系统建设稳步发展,观测数据的时空密度大大提高,为气象预报分析提供了充足的数据支撑。但是各数据源时空代表性差异大,给提升气象预报分析准确性带来很大难度。
GEOVIS气候分析及预报系统是在基础气象数字地球应用平台之上开发的面向气候方向的应用系统。系统基于多源数据更细网格、更细密空间尺度的局地天气模式识别方法,建立起大数据环境下精细化天气模式识别模型,可以实现对复杂气候的统计分析及结果显示应用;基于丰富的大气海洋环境大数据,通过气候预测环境因子挖掘方法,构建大数据环境下精细化气候预测环境因子挖掘模型,实现气候分析及预报订正。

▲GEOVIS气候分析及预报系统架构设计
 
多源资料融合分析,大数据助力气候分析与展示

GEOVIS气候分析及预报系统可利用大数据分析技术,基于风速、风向、台风、海浪、降水、云等气候资料进行统计分析,可提炼用户关注的气候特征参数,还能够进行区域气候统计分析,统计分析结果可通过GEOVIS气象数字地球以热力图形式直观呈现。
▶风速气候分析:系统支持对累年各月的最大风速、平均风速、典型时次风速信息、最大风速在指定阀值下的平均日数、风向下最大风速等风速气候产品进行统计分析,并通过气象数字地球应用平台进行展示。

▲累年各月最大风速


▶风向气候分析:系统支持对累年各月不同方向风向出现的频率、典型时次最多风向、典型时次风向出现频率及平均V风、U风等风向气候产品进行统计分析,并通过气象数字地球应用平台进行展示。

▲累年各月最多风向


▶台风气候分析:系统支持对累年各月台风影响区域和累年各季节台风影响区域等台风气候产品进行统计分析,并通过气象数字地球应用平台进行展示。

▲累年各月台风影响区域


▶海浪气候分析:系统支持对累年各月平均有效波高进行统计分析,并通过气象数字地球应用平台进行展示。

▲累年各月平均有效波高


▶降水气候分析:系统支持对累年各典型时次平均降水量、累年各月平均降水量、累年各月平均降水日数、累年平均降水量、累年平均降水日数、历年各月最大降水量、历年各月1小时最大降水量、历年各月各级降水量等进行统计分析,并通过气象数字地球应用平台进行展示。

▲累年各月平均降水日数


▶云天气气候分析:系统支持对累年各月平均云量、云底高、云顶高、云光学厚度、云顶温度、晴天出现频率、阴天出现频率、多云天气出现频率等云气候产品进行统计分析,并通过气象数字地球应用平台进行展示。

面向典型气候,用AI技术实现精准天气预报

如何让天气预报变得更准确一直是个世界性难题,尤其是针对局部短时强降雨等突发性灾害天气预报。GEOVIS气候分析及预报系统可基于站点历史气候数据和机器学习技术,利用多种气候模型对强降水、高温、大风等典型气候天气进行预测分析,并可通过模型对比、预报评分等方法对预报结果进行校验订正,而不断优化预测模型,提升气候预测准确性。
▶气候预测:系统基于历史数据,经过数据处理及机器学习模型计算(目前支持XGB、LGB、RF、ET四种模型),实现对未来降水、高温及大风天气的气候预测。

▲降水气候预测


▲高温气候预测


▲大风气候预报

此外,系统能够通过catboost、lgboost、xgboost、RandForest四种不同的模型对未来典型天气气候变化进行预测,通过对比不同模型的预报结果,可找出最优结果。
▶预报校验订正:系统可通过对气候模式的结果进行预报评分TS检验,来判断不同模型预报的准确度,以降水为例,对2020年1月到4月199个站降水数据进行PS评分,查看不同模型在4个月份中的PS评分曲线。

▲2020年01月—04月 199站点,不同模型在各月份中的PS评分曲线图


如上图所示,在气候模式中,四种模型中的xgboost模型在气候模式中的PS评分更优秀,在3月和4月PS评分超过了baseline的PS评分。

目前,该系统及相关技术已成功应用于气象海洋气候分析系统、海洋环境信息应用系统及各月、季气温和降水预测系统等多个项目中,为我国气象保障单位及环境监测部门提供对应的气象分析及预测产品,助力天气气候分析更精准。
解读气候的过去、观察气候的现在、预估气候的未来,GEOVIS气候分析及预报系统是认知和预测气候的利器。面向未来,系统将依托GEOVIS数字地球基础软件平台,不断提升系统能力,为各类用户提供更精准、更智能、更动态的气象服务保障,为防范化解重大自然灾害风险提供科技支撑。


 文/气海事业部



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