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面向气象档案的语义趋势分析技术研究1

面向气象档案的语义趋势分析技术研究

摘要

本研究旨在开发一套面向气象档案的语义趋势分析技术系统，通过对海量气象档

案数据的深度挖掘与智能分析，揭示气象现象的长期演变规律与未来发展趋势。报告系

统阐述了气象档案语义分析的理论基础、技术路线与实施方案，提出了基于自然语言处

理与机器学习的创新性分析方法。研究表明，该技术能够有效提升气象档案的利用价

值，为气候变化研究、灾害预警决策等提供科学依据。报告详细分析了技术实施的可行

性、潜在风险及应对策略，并提出了分阶段实施计划与预期成果评估标准。本研究对于

推动气象档案数字化、智能化转型具有重要意义，有望为气象科学研究与公共服务提供

新的技术支撑。

关键词：气象档案；语义分析；趋势预测；自然语言处理；机器学习

引言与背景

研究背景与意义

气象档案作为记录大气现象和气候变化的重要载体，蕴含着丰富的科学价值和社

会价值。随着全球气候变化问题日益严峻，对历史气象数据的深度挖掘与分析变得尤为

重要。传统的气象档案管理方式主要依赖人工检索和简单统计分析，难以充分挖掘数据

间的潜在关联和长期趋势。据中国气象局统计，我国现有气象档案数据量已超过10PB，

且以每年20%的速度增长，如何有效利用这些宝贵资源成为亟待解决的问题。

语义趋势分析技术的引入为气象档案研究开辟了新路径。该技术能够从非结构化

的气象文本数据中提取语义特征，识别气象现象的演变模式，并预测未来发展趋势。与

传统的统计分析方法相比，语义分析能够处理更复杂、更隐含的气象信息，揭示数据背

后的深层规律。例如，通过对历史天气描述文本的语义分析，可以重建百年尺度的气候

变化序列，为气候模型验证提供宝贵数据。

从应用价值来看，气象档案语义趋势分析技术具有多重意义。在科学研究方面，它

有助于深化对气候变化机制的理解，提高气候预测的准确性；在公共服务方面，能够为

极端天气预警、农业生产指导等提供更精准的决策支持；在档案管理方面，可以显著提

升气象档案的利用效率和服务水平。世界气象组织(WMO)在《2023年全球气候状况

报告》中指出，基于语义分析的气象数据挖掘技术将成为未来十年气象科学发展的重要

方向。

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国内外研究现状

国际上对气象档案语义分析的研究起步较早，已形成较为成熟的技术体系。美国

国家海洋和大气管理局(NOAA)于2018年启动了”历史气象档案数字化与语义分析”项

目，开发了专门针对航海日志和天气记录的OCR识别与语义标注系统，成功重建了年间的全球海洋气候序列。欧洲中期天气预报中心(ECMWF)则利用深度学

习技术对气象卫星图像和文本报告进行联合分析，显著提高了短期天气预报的准确性。

在技术方法上，国外研究主要集中在三个方面：一是基于知识图谱的气象概念关联

分析，如英国气象局开发的”气象知识图谱系统”，能够自动识别气象事件间的因果关系；

二是基于时序语义模型的气候趋势预测，如德国马普气象研究所提出的”语义时间序列

分析框架”，将语义特征与传统气象要素结合进行长期预测；三是基于多模态学习的气

象数据融合分析，如日本气象厅研究的”图文联合分析系统”，能够同时处理气象图像和

文本描述。

国内在该领域的研究虽然起步较晚，但发展迅速。中国气象科学研究院于2020年

成立了”气象大数据与人工智能实验室”，重点攻关气象档案的智能分析技术。国家气象

信息中心开发了”气象档案智能检索与分析平台”，实现了对民国时期气象手稿的数字化

和语义标注。在学术研究方面，中国科学院大气物理研究所提出了”基于BERT的气象

文本分类方法”，南京信息工程大学开发了”气象事件语义抽取系统”，均取得了良好效果。

然而，现有研究仍存在一些不足：一是对古旧气象档案的识别准确率有待提高，特

别是手写体和特殊符号的处理；二是语义分析的深度不足，大多停留在表面特征提取，

缺乏对气象现象本质规律的挖掘；三是跨学科融合不够，气象学与计算机科学的结合仍

需加强。本研究将在这些方面进行重点突破。

研究目标与内容

本研究的主要目标是开发一套完整的气象档案语义趋势分析技术体系，包括数据

预处理、语义特征提取、趋势模型构建和应用系统开发四个