本屆創(chuàng)新大賽以"科技創(chuàng)新氣象惠民"為主題,深入貫徹習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于科技創(chuàng)新的重要論述精神,落實(shí)黨中央關(guān)于科技創(chuàng)新的決策部署,堅(jiān)持"開(kāi)放、合作、共享"的理念,以調(diào)動(dòng)社會(huì)創(chuàng)新資源,聚集高端創(chuàng)新要素、構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)為目標(biāo)開(kāi)發(fā)辦賽,共征集到全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)氣象局和相關(guān)直屬事業(yè)單位、120余家社會(huì)企業(yè)、140多所高校的1600余組參賽作品。
經(jīng)過(guò)角逐,在"神氣"大數(shù)據(jù)算法與應(yīng)用競(jìng)賽中
Tuscloud團(tuán)隊(duì)獲得算法組一等獎(jiǎng)
城市暴雨內(nèi)澇團(tuán)隊(duì)獲得應(yīng)用組一等獎(jiǎng)
根據(jù)衛(wèi)星云圖的特點(diǎn),識(shí)別并提取指定地點(diǎn)和時(shí)間的像素點(diǎn)的亮度值用于主要輸入數(shù)據(jù)。為防止算法過(guò)擬合或欠擬合,采用了基于遺傳算法的三段式線(xiàn)性回歸函數(shù)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的XGBoost算法進(jìn)行算法融合,通過(guò)MAE平均絕對(duì)誤差法來(lái)訓(xùn)練結(jié)果,并將收斂后的結(jié)果用于輻射值預(yù)測(cè)。
獲取長(zhǎng)期、大范圍、準(zhǔn)確的地表輻照度對(duì)于國(guó)計(jì)民生有重要意義。區(qū)域的地表輻照度是農(nóng)業(yè)、光伏發(fā)電等產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),大范圍的地表輻照度的變化對(duì)于全球氣候變化研究具有重要作用。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法求解本賽題。主要構(gòu)造了兩類(lèi)特征,第一類(lèi)特征計(jì)算了晴天情況下不同經(jīng)緯度和時(shí)間的太陽(yáng)輻照強(qiáng)度理論值。第二類(lèi)特征根據(jù)衛(wèi)星云圖統(tǒng)計(jì)各站點(diǎn)各時(shí)間云量的多少,方法是選取每個(gè)站點(diǎn)所在位置周?chē)?像素(約相當(dāng)于14×14千米)和周?chē)?像素(約相當(dāng)于28×28千米)的目標(biāo)區(qū)域,每個(gè)目標(biāo)區(qū)域提取對(duì)應(yīng)時(shí)間前后15分鐘、前后30分鐘、前后45分鐘的衛(wèi)星云圖序列,然后對(duì)每個(gè)目標(biāo)區(qū)域每個(gè)云圖序列提取以下統(tǒng)計(jì)信息:總亮度均值、淡云比例、中云比例、較濃云比例、濃云比例。
本文根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)的衛(wèi)星云層圖片數(shù)據(jù)和相同時(shí)間段內(nèi)的多采樣點(diǎn)輻照量特征作為基礎(chǔ),通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于自研的Deep&ConvX融合模型訓(xùn)練出可預(yù)測(cè)輻照量的模型,并以新時(shí)間范圍內(nèi)的衛(wèi)星云層圖片數(shù)據(jù)作為判斷參數(shù),預(yù)測(cè)同一多采樣點(diǎn)在每個(gè)規(guī)定時(shí)間點(diǎn)的輻照量數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上迭代優(yōu)化,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)輻照量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的模型建立。
近年來(lái),我國(guó)一些地域暴雨頻發(fā),城市內(nèi)澇嚴(yán)重影響了舉居民的生活質(zhì)量和城市的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。目前,城市積水觀測(cè)能力不足,而城市積水模擬和預(yù)測(cè)也因?yàn)閿?shù)據(jù)缺乏多集中在某個(gè)區(qū)域。本團(tuán)隊(duì)針對(duì)現(xiàn)階段降雨量預(yù)測(cè)存在的問(wèn)題,從中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國(guó)氣候資料日值數(shù)據(jù)中采集重慶市近四年的氣候數(shù)據(jù),依托三峽大學(xué)科研大數(shù)據(jù)平臺(tái)和python、sklearn等方式,通過(guò)氣壓、氣溫、蒸發(fā)量等11個(gè)與降雨量高度相關(guān)的特征,利用多重線(xiàn)性回歸對(duì)降雨量的數(shù)值進(jìn)行分析,同樣,利用采集到的11個(gè)特征,通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)是否降雨進(jìn)行分類(lèi)。
本項(xiàng)目旨在通過(guò)大賽結(jié)合主辦方給出的地域編碼、降水歷史和降水預(yù)測(cè)信息與本隊(duì)收集到的該地域的天氣預(yù)報(bào)信息和該地區(qū)的歷史XX信息,建立出速度與準(zhǔn)確性兼?zhèn)涞母咝阅軓V義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型,從而提升預(yù)報(bào)精確度、延長(zhǎng)預(yù)報(bào)的預(yù)見(jiàn)期,已達(dá)到為小水庫(kù)下游的群眾贏得更為充分的避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移時(shí)間和降低天災(zāi)損失的作用。
城市內(nèi)澇嚴(yán)重影響城市的正常運(yùn)轉(zhuǎn)和公眾的正常生活,目前城市積水觀測(cè)能力不足,而城市積水模擬和預(yù)測(cè)也因?yàn)楣倬W(wǎng)、河道等數(shù)據(jù)缺乏多集中在某個(gè)區(qū)域。本文以北京、上海、天津、武漢等四個(gè)城市為例,依據(jù)室外排水規(guī)范,基于1951-2018年日降水量觀測(cè)數(shù)據(jù),利用皮爾遜Ⅲ型分布函數(shù)計(jì)算得到不同重現(xiàn)期下的降水量閾值,將城市易積水點(diǎn)與連續(xù)降水、短時(shí)強(qiáng)降水進(jìn)行疊加,預(yù)測(cè)未來(lái)1小時(shí)積水風(fēng)險(xiǎn)并按照重現(xiàn)期閾值劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),形成城市道路積水指數(shù),為公眾出行、城市水務(wù)等提供貼心氣象服務(wù)以及科學(xué)支撐。
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