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气象局人工智能培训课件

目录第一章：人工智能基础与气象数据人工智能核心概念、气象大数据特点、机器学习基础理论及气象数据预处理技术第二章：AI在气象预测中的应用传统预测方法回顾、AI辅助数值预报、短时临近预报、气象灾害预警及多模态数据融合技术第三章：智能气象决策与未来展望

第一章人工智能基础与气象数据

什么是人工智能？定义：人工智能是模拟人类智能的计算机系统，能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策制定和多语言翻译。发展历程：从早期专家系统到当代深度学习，AI经历了多次技术革新与理念突破。主要技术分支机器学习：通过数据学习模式并做出决策，无需明确编程深度学习：基于神经网络的高级机器学习，能自动提取特征

气象数据的特点与挑战多源异构来自卫星、雷达、地面观测站、无人机、气球和浮标等多种渠道的数据，格式不一，标准各异。大规模高维每天产生TB级数据，包含温度、湿度、气压、风向、风速等多维度信息，时空连续性强。数据质量问题设备故障、传输中断导致数据缺失；环境干扰和仪器误差造成数据噪声；不同区域观测密度差异大。研究表明，气象数据质量直接影响预报准确率，提高1%的数据质量可能带来2-3%的预报精度提升。

气象数据采集系统全景图天基观测气象卫星：风云系列全球覆盖，实时监测云图、水汽、大气剖面地基遥感多普勒天气雷达风廓线雷达降水、风场精细监测常规观测自动气象站网络高空探测系统海洋浮标与站点这些多源数据通过专用网络实时传输至气象数据中心，构成AI模型的基础数据源。

机器学习基础概念监督学习通过标记数据训练模型，用于预测或分类任务。气象应用：降水量预测、天气类型分类无监督学习从无标记数据中发现隐藏模式与结构。气象应用：天气模式识别、异常天气检测强化学习通过与环境交互学习最优决策策略。气象应用：观测资源优化调度数据划分策略训练集：模型学习数据规律（通常70%）验证集：调整模型参数（通常15%）测试集：评估模型性能（通常15%）常见问题过拟合：模型过于复杂，在训练数据上表现极佳但泛化能力差欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式

深度学习在气象中的优势深度学习作为机器学习的一个重要分支，凭借其强大的特征提取能力，在气象领域展现出独特优势：自动特征提取无需人工设计特征，能从原始气象数据中自动识别关键模式和特征，尤其适合处理卫星云图和雷达回波等复杂图像数据。处理复杂时空数据擅长捕捉气象数据的时间连续性和空间相关性，有效建模大气动力学过程中的非线性关系。端到端学习能力从输入直接映射到预测结果，减少中间处理环节，降低累积误差。气象常用深度学习模型CNN：适合处理卫星图像、雷达回波RNN/LSTM：擅长时序预测，如温度变化Transformer：捕捉长距离依赖，适合全球气象建模U-Net：精确分割云系和降水区域

气象数据预处理技术数据清洗与缺失值填补识别异常值、错误值并进行修正；利用时空插值、机器学习方法填补缺失数据，如IDW插值法、MICE算法。数据归一化与标准化将不同量级的气象要素（温度、气压、风速等）转换到相同尺度，加速模型收敛，提高训练稳定性。常用方法：Z-score标准化、Min-Max归一化。特征工程构建气象衍生变量（如湿度指数、大气稳定度指数），提取时间特征（季节性、周期性），空间特征（地形影响、城市热岛效应）。最佳实践：建立标准化的数据预处理流水线，确保处理过程可重复、可追溯。气象局已开发专用数据预处理工具包MeteoPrep，支持常见气象数据格式与预处理任务。

第二章AI在气象预测中的应用本章将探讨人工智能如何变革传统气象预测方法，介绍AI在数值预报、临近预报、灾害预警等领域的创新应用及必威体育精装版进展。

传统气象预测方法回顾数值天气预报（NWP）模型数值天气预报是现代气象预报的基础，通过求解描述大气运动的偏微分方程组来模拟未来大气状态。基本原理基于流体力学和热力学方程，将大气空间离散化为三维网格，通过数值积分方法求解方程预测未来天气状态。主要特点以物理规律为基础，有较强的理论支撑全球和区域模式互补，解析不同尺度天气系统计算资源消耗巨大，高分辨率模拟需要超算支持常见NWP模式全球模式：ECMWF、GFS、GRAPES-GFS区域模式：WRF、GRAPES-MESO传统方法局限性计算复杂度高，实时性受限参数化方案存在不确定性对初始场敏感，存在蝴蝶效应难以充分利用非常规观测数据

AI辅助数值预报的突破机器学习优化参数化方案利用深度学习替代传统参数化方案（如辐射传输、云物理过程），提高模拟精度，降低计算成本。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ML辐射参数化方案将计算时间缩短10倍。深度学习加速模拟过程开发端到端的神经网络模拟器替代传统数值积分，在保持相当精度的同时大幅提升计算效率。谷歌DeepMind的GraphCast模型比传统NW