天气预报数据爬取与可视化分析
一、基本概念与基本原理
无缝隙高精度气象数值预报技术是当今气象领域的核心发展方向，它旨在通过融合多种技术手段，实现从分钟级到月季尺度的连续、精细化天气预报。
无缝隙高精度气象数值预报技术旨在通过多尺度、多时效的连续预报，消除传统预报中不同时效和空间尺度之间的“间隙”。其核心理念是构建一个从现在到未来（如0-240小时甚至更长）的连续、平滑过渡的预报产品体系，实现从临近短时到延伸期的“无缝隙”覆盖。
这一技术基于多源数据融合与数值模式创新，通过结合大气动力学、热力学原理以及数学物理方法，利用高性能计算机求解描述大气运动的方程组来进行预报。与传统方法相比，无缝隙预报强调不同预报时段之间的协调一致性和平滑过渡，避免了传统方法中因使用不同技术而导致的不同预报时段结果不连贯的问题。
二、技术途径与实现方法
1 多源数据融合与同化技术
现代无缝隙预报系统首先需要获取并处理来自多种观测设备（如雷达、卫星、地面站等）的数据。以降水预报为例，系统会获取回波强度、竖直结构、水平结构和水平纹理等信息，组成初始数据，然后对这些数据进行插值和平滑处理，进行质量控制（如地物遮挡补偿），滤除同步干扰杂波，并剔除非降水回波，生成可用的初始场数据。
数据同化技术则将观测数据与模式背景场有机结合，通过变分同化、集合卡尔曼滤波等方法，生成更加准确的分析场作为模式初始条件。目前，我国数值模式中卫星资料同化量占比已达到83%，其中风云气象卫星资料占比提高到18%。
2 多尺度数值模式体系
无缝隙预报依赖于多尺度数值模式系统的协同运行：
0-4小时预报：主要基于全国雷达拼图和快速更新模式，发展临近分钟级滚动外推预报技术。
4小时到30天预报：通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析，提高预报准确度和精细度。
中国气象局已经建立了覆盖全国的中尺度天气数值预报系统，分辨率达到1公里，全球同化预报系统北半球可用预报天数突破8天。
3 人工智能与传统数值模式融合
近年来，人工智能技术与传统数值预报方法深度融合。Transformer模型、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等先进AI技术被应用于气象预报中。例如：
基于改进光流法技术实现临近（0-2小时）定量降水预报
基于实时频率匹配订正技术构建短时（2-12小时）定量降水预报
基于最优背景场生成技术形成短中期（12-240小时）定量降水预报
中央气象台打造的基于AI的无缝隙降水智能数字预报业务和技术体系，在2023年汛期和多项重大活动保障中发挥了关键支撑作用。
4 统计后处理与集成预报
由于数值模式存在固有误差，统计后处理技术不可或缺。这些技术包括：①多模式集成最优滑动训练期确定方法；②多方案多模式智能集成预报方法；③分级雨量贝叶斯模式平均（BMA） ④预报方法；基于对象诊断评估（MODE） 的多模式超级集合预报技术。
这些方法有效解决了传统降水预报中的“小雨空报”与“大雨漏报”问题，提高了强降水的预报能力。
三、开发与应用现状
1. 国家级业务系统进展
中国气象局已经建立了无缝隙全球数值预报模式体系，实现了：
提前1天预报逐小时天气；提前3-7天预报区域性暴雨、高温、寒潮过程；提前15天预测全国性重大天气过程；提前6个月预测厄尔尼诺等全球气候异常事件；提前一年发布次年气候年景预测产品
五年来，我国天气预报性能稳步提升，城镇晴雨预报准确率、汛期降水和气温预测准确率稳中有升，台风24小时平均路径预报误差最小至62公里，保持世界先进水平。
2. 智能化网格预报技术
我国已经研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台，满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法，初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。
中央气象台重点打造了五类无缝隙产品：①逐10分钟分辨率及更新的临近降水产品；②逐小时分辨率及更新的短时降水产品；③逐3小时分辨率及12小时更新的短中期降水；④相态和新增积雪深度产品；⑤实现全国5公里分辨率、大城市群1公里分辨率。
无缝隙预报系统中不同时效技术方法对比
3. 典型应用案例
无缝隙精细化预报技术已经在多个领域得到广泛应用：
重大活动保障：如成都大运会、杭州亚运会等重大活动气象保障任务中，滚动更新的临近和短时降水数值预报系统表现良好，为关键点提供精细化预报。
灾害性天气预警：在“23·7”华北暴雨、台风“海葵”等重大天气过程服务中发挥关键支撑作用。
专业气象服务：如维天信公司开发的“海上风电场海洋气象无缝隙精细预报方法”，为海上风电行业提供专业气象服务。
四、不足与限制
1 计算资源与存储需求
高分辨率数值预报对计算资源和存储系统要求极高。1公里分辨率的全球模式需要千万核心级别的高性能计算机和EB级别的存储空间，目前技术和成本挑战巨大。
2 观测数据密度与质量不足
虽然我国已建立较为完善的综合气象观测网，但相对于高分辨率模式需求，观测站点密度仍显不足，特别是海洋、高原及偏远地区。此外，观测设备精度、稳定性以及观测数据的实时传输和处理能力仍有待提高。
3 模式物理过程参数化局限
当前数值模式中的云微物理、对流参数化、边界层过程等参数化方案仍存在较大不确定性。对于中小尺度天气系统，这些参数化方案的不足更加明显，导致对突发性短时强降水等天气的预报能力有限。
4 人工智能技术的局限性
虽然人工智能技术在气象预报中展示巨大潜力，但当前AI气象模型也存在明显不足：
可解释性差，难以理解其预报背后的物理机制；对极端天气事件的预报能力有限；依赖于大量高质量训练数据，数据偏差会导致预报偏差；物理约束不足，有时会产生不符合物理规律的预报结果。
五、性能检验与评价表征
1 传统检验指标
气象预报性能通常采用一系列统计指标进行检验，包括：
TS评分（Threat Score）：衡量预报准确性的指标
BS评分（Bias Score）：衡量预报偏差的指标
MAE（平均绝对误差）：衡量预报误差的平均大小
BIAS（预报偏差）：衡量系统性偏差
研究表明，不同的预报系统在不同量级降水预报上表现各异。例如，快速更新无缝隙融合与集成预报系统RISE在强降雨落区和大雨量级区间的预报精度高于第二代无缝隙智能网格分析预报系统iGrAPS2.0。
2 空间检验技术
传统的点对点检验方法难以全面评估高分辨率网格预报质量。因此，空间检验技术日益重要：
MODE（Method for Object-Based Diagnostic Evaluation）：基于对象的诊断评估方法，通过比较预报和实况中天气对象的特征（如位置、大小、强度等）来评估预报质量；
领域检验：考虑预报空间领域信息的检验方法；
强度尺度检验：分离不同空间尺度和强度特征的检验方法。
3 无缝隙检验技术
针对无缝隙预报特点，发展了全程一致性检验方法，评估不同预报时段之间的协调性和一致性。同时，针对专业用户的定制化检验也十分重要，如针对风电、水利等行业的专业检验指标。
六、难点与重点
1 核心科学难点
无缝隙高精度气象数值预报面临多个核心科学难点：
多尺度相互作用：如何准确描述和理解从微尺度到行星尺度天气系统之间的相互作用机制。
初值不确定性：如何更好地表征和分析模式初值不确定性，并预估其随时间的演变。
模式误差表征：如何定量表征数值模式中的物理过程参数化误差及其对预报的影响。
资料同化挑战：如何有效同化日益增长的非传统观测资料（如卫星雷达资料），并解决各种资料之间可能存在的不协调问题。
2 关键技术重点
无缝隙预报技术的开发重点包括：
快速更新同化系统：发展适应高分辨率模式的快速循环同化系统，实现观测信息的有效利用。
多模式超级集合：发展基于物理约束和多模式优势集合的超级集合预报技术。
人工智能融合应用：将AI技术与传统数值模式深度融合，提高预报效率和准确性。
可视化与交互平台：开发支持预报员高效交互的技术平台，充分发挥主观预报优势。
七、攻关方向与前沿进展
1 关键攻关方向
基于当前无缝隙预报技术的不足和难点，未来攻关方向主要包括：
发展自主可控的高分辨率数值模式，突破“卡脖子”技术，建立拥有自主知识产权的无缝隙全球数值预报模式体系。
人工智能与物理过程深度融合，联合清华大学、复旦大学、上海科学智能研究院等单位，研发“风雷”“风清”“风顺”等人工智能气象大模型系统。
发展智能观测系统，优化观测站网布局，发展基于目标观测的适应性观测策略。
建立统一的技术架构和开发标准，促进无缝隙预报技术体系的规范发展。
2 前沿技术进展
无缝隙高精度气象数值预报技术的前沿进展主要包括以下几个方面：
人工智能大模型应用：我国已实施人工智能天气预报大模型示范计划，打造国内首个气象大模型权威检验评估平台，“盘古”“风乌”“伏羲”等国内知名大模型踊跃参加。
快速滚动更新技术：基于快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型，依据三种预报时效定量降水预报技术的技巧差异，结合实时预报检验评估，提出了基于经验权重函数的不同预报时效之间的预报融合技术。
多模式集成技术：提出了滑动训练期超级集合预报方法，采用逐日滑动的最新训练期确定预报模型参数。此外，采用卡尔曼滤波技术，迭代运算使模式有效信息及时更新，有效提高了传统多模式集成预报的预报技巧。
对象化评估与预报：创新性地提出以MODE评估得到的空间型评分为基础设定模式权重的多模式降水超级集合预报新思路和新技术，改善了传统点对点预报评估方法中空报和漏报双重惩罚问题。
无缝隙预报技术在不同领域的前沿进展
总结与展望
无缝隙高精度气象数值预报技术作为气象领域的核心发展方向，已经取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。未来需要进一步加强基础理论研究、关键技术研发和业务系统建设，不断提高预报准确率和精细度。
特别是需要加强自主创新能力，突破“卡脖子”技术障碍，发展自主可控的高分辨率数值模式；深化人工智能与传统数值模式的融合，发挥各自优势；完善观测系统，为模式提供更加精准的初始场；建立统一的技术标准和评估体系，促进无缝隙预报技术的规范化发展。
随着技术的不断进步，无缝隙高精度气象数值预报将为社会经济发展和人民生产生活提供更加精准、可靠的气象服务，为防灾减灾、应对气候变化提供更加有力的科技支撑。
无缝隙精细化降水预报方法及系统与流程
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